Step 5 Preview vs DeepSeek V4.1 Pro: Um destes não é um produto

Você não pode chamar D​eepSeek V4.1 Pro. Nem em um dia tranquilo, nem por um preço mais alto, nem com uma lista de espera — não há endpoint, ficha de modelo nem checkpoint em lugar nenhum, e não há desde que a D​eepSeek o nomeou. S​tep 5 Preview, em contrapartida, foi lançado pela StepFun em 20 de setembro de 2026, está disponível para download em três precisões desde a manhã do lançamento, e tem uma tabela de preços publicada, uma janela de contexto de um milhão de tokens e uma pontuação de benchmark independente. Uma tabela comparativa entre esses dois seria uma comparação entre um modelo e um nome, então este artigo não é isso. É a versão honesta: sobre qual dos dois você pode construir hoje, o que o nível D​eepSeek deveria ser, e o que realmente rotear em seu lugar enquanto ele não existe.

O motivo pelo qual essa comparação é sequer pesquisada é que os dois ocupam a mesma posição no papel. Ambos são anunciados como sistemas mixture-of-experts de classe flagship para trabalho agêntico e de raciocínio difícil, ambos citam um contexto de um milhão de tokens, e ambos estão em famílias nas quais o irmão menor é o que de fato foi lançado. A diferença está no que cada fornecedor fez depois de nomear seu flagship: a StepFun publicou pesos, uma receita de serving e um preço. A DeepSeek publicou uma frase e depois a retirou.

O que a D​eepSeek realmente disse, e o que ela fez em seguida

A única aparição pública do nome D​eepSeek V4.1 Pro é na nota de lançamento de 10 de setembro de 2026 do DeepSeek V4.1 Flash — o modelo multimodal de 552 bilhões de parâmetros que é o menor integrante da linha V4.1. Nessa nota, a D​eepSeek escreveu que, a partir das 04:00 UTC de 14 de setembro, todas as requisições para deepseek-v4-pro/ seriam encaminhadas ao V4.1 Flash e cobradas com as tarifas do Flash, e que isso continuaria "até o lançamento do V4.1-Pro". Desenvolvedores que executavam tráfego de produção no nome Pro fixado se opuseram a serem silenciosamente transferidos para um modelo diferente, e o plano foi retirado. Nada foi publicado sobre o nível Pro desde então.

Portanto, a leitura correta de "D​eepSeek V4.1 Pro" hoje é: uma intenção anunciada, condicionada a uma data de lançamento que ainda não foi divulgada, numa família em que o antecessor Pro é um modelo ativo, invocável e com preço separado. É esse antecessor que o nome está representando e, para quem for escolher um adversário esta semana, ele é o único de verdade do lado da D​eepSeek da cerca.

A comparação que você pode realmente executar

Aqui está o Step 5 Preview em comparação com o carro-chefe chamável da DeepSeek, com todas as linhas com fontes indicadas. A coluna DeepSeek é o DeepSeek V4 Pro, não o V4.1 Pro, e essa substituição é o ponto central da tabela.

• Preço por milhão de tokens — S​tep 5 Preview: $1,00 de entrada, $0,10 de entrada com acerto de cache, $2,70 de saída, fixo 24 horas por dia vs D​eepSeek V4 Pro: $0,66 de entrada, $0,022 de entrada com acerto de cache, $1,98 de saída fora de pico, dobrando para $1,32 / $0,044 / $3,96 durante os horários de pico da D​eepSeek

• Janela de contexto — S​tep 5 Preview 1 milhão de tokens vs. DeepSeek V4 Pro 1.048.576 tokens

• Saída máxima — S​tep 5 Preview: 64k tokens na documentação da StepFun, embora a tabela de especificações do próprio cartão do modelo diga "até 1M", versus 384.000 tokens do DeepSeek V4 Pro

• Arquitetura — Step 5 Preview: MoE esparsa, 600B no total e 27B ativos, 352 especialistas com 8 selecionados por token em 88 de suas 92 camadas, vs. DeepSeek V4 Pro MoE, 1,6 trilhão no total e 49 bilhões ativos

• Modalidade de entrada — S​tep 5 Preview: texto, imagens e vídeo vs DeepSeek V4 Pro: apenas texto

• Pontuação independente — S​tep 5 Preview 44 no Artificial Analysis Intelligence Index, na posição 41 de 219 quando essa página foi capturada, vs DeepSeek V4 Pro sem linha equivalente pública no mesmo ranking

• Tempo mediano até o primeiro token no OrcaRouter — S​tep 5 Preview não roteado, portanto sem linha vs. DeepSeek V4 Pro 1,89 segundos

• Pesos — repositórios Step 5 Preview FP8, BF16 e NVFP4, todos sob a própria conta da StepFun, sem restrições vs. pesos abertos do DeepSeek V4 Pro no Hugging Face

A linha do teto de saída merece uma frase própria porque é o único ponto em que os próprios materiais dos dois fornecedores entram em contradição consigo mesmos. A documentação da StepFun diz 64k de saída máxima. O model card da StepFun, no mesmo lançamento, imprime "Up to 1M tokens" na tabela de especificações. Ambos são documentos da StepFun, ambos são atuais, e a diferença é a diferença entre um limite de documentação e um limite arquitetural. Até que alguém publique uma conclusão de 200k tokens, trate 64k como o número que você obterá da API hospedada.

Por que a diferença de preço é menor do que parece

DeepSeek V4 Pro is the cheaper model on both ends of the rate card — 34% less on input, 27% less on output — and its cache-hit rate, two cents per million tokens, is an order of magnitude below S​tep 5 Preview's ten. That is a real and large advantage for workloads with a stable prefix: a retrieval pipeline that re-sends the same 300,000-token document set on every call pays $6.60 per million calls on D​eepSeek and $30.00 on StepFun, and nothing else in the comparison closes that gap. The comparison assumes D​eepSeek's off-peak rate, which is the one its documentation leads with; that rate applies outside two windows, 01:00–04:00 and 06:00–10:00 UTC Monday to Friday, and inside them every line on the D​eepSeek card doubles. A workload that runs on United States business hours spends a meaningful share of its week in the peak window, where DeepSeek V4 Pro costs $1.32 input, $0.044 cached and $3.96 output — still cheaper than StepFun on input and now more expensive on cache reads, against a S​tep 5 Preview rate that does not move with the clock.

O que fecha parte dessa diferença é a verbosidade. Na mesma suíte de avaliação, o Step 5 Preview gerou 160 milhões de tokens de saída, contra uma mediana de 85 milhões na suíte — a própria nota do avaliador o chama de "muito verboso" — e não publica uma contagem equivalente de tokens para o DeepSeek V4 Pro, então a posição honesta é que a vantagem de cache é mensurável e a penalidade de tokens de saída é mensurável apenas de um lado. Se seus prompts forem longos, estáveis e com uso intensivo de cache, o DeepSeek V4 Pro é a compra mais barata e a diferença é grande. Se forem curtos e altamente variáveis, a maior parte da entrada é cobrada como falhas de cache e as duas tabelas de preços ficam a menos de um terço de distância uma da outra.

A divisão de modalidades é a outra coisa que o preço não captura. O DeepSeek V4 Pro é apenas texto. O Step 5 Preview lê imagens e vídeo, e isso não é um recurso que você possa precificar em comparação com um modelo apenas de texto — é um fluxo de trabalho que ou você tem, ou não tem. Triagem de capturas de tela, extração de gráficos e sumarização de vídeo estão fora do escopo no carro-chefe da DeepSeek e dentro do escopo aqui, e nenhum desconto em tokens de entrada traz isso de volta.

Roteando em torno de um modelo que não existe

A questão prática que este confronto levanta é o que fazer quando o modelo que você planejava usar tem um nome, mas não tem endpoint. Redirecionar a constante no seu cliente é a parte fácil. A parte mais difícil é que uma fixação em um nível que nunca foi lançado faz com que você tenha de tomar a mesma decisão de substituição por conta própria, no pior momento possível, e é aí que a camada de roteamento ganha seu lugar.

O DeepSeek V4 Pro está no OrcaRouter, e também o modelo que o substituiu na própria linha da DeepSeek: o catálogo inclui ambos deepseek/deepseek-v4-pro/ e deepseek/deepseek-v4.1-flash/, o que significa que um teste A/B contra o sucessor que a própria DeepSeek recomenda é uma alteração a uma única string no parâmetro do modelo, em vez de um segundo contrato, um segundo SDK e uma segunda fatura. As solicitações vão para o mesmo endpoint compatível com OpenAI de qualquer forma, com 0% de markup sobre o preço de tabela do fornecedor — $0,66 e $1,98 por milhão para o V4 Pro correspondem exatamente à tarifa da própria DeepSeek, repassada sem alterações, por isso uma alteração de preço do fornecedor chega até você no dia em que acontece, em vez de no próximo ciclo de faturamento.

Isso cobre o lado DeepSeek da questão, e não o lado StepFun, porque o Step 5 Preview não está na lista de modelos ativos do OrcaRouter — ele não é roteado aqui, e a maneira de chamá-lo é a API própria da StepFun. O que o roteador lhe oferece nesse arranjo é um nível mínimo de fallback: um único endpoint, uma única chave e uma única fatura que abrange os modelos que você pode chamar hoje, em contraste com um endpoint de fornecedor que você está integrando para o modelo que não consegue obter em nenhum outro lugar. O failover automático importa mais do que o habitual em um modelo tão novo, porque um provedor primário cair às 3 da manhã não deveria significar que um caminho de produção caia junto.

Para que serve realmente cada um destes

DeepSeek V4 Pro é a escolha quando a carga de trabalho é texto, o prefixo do prompt é estável, a taxa de acerto de cache é alta e o teto de saída de 384.000 tokens importa — trabalho com documentos e código de contexto longo, em que a maior parte da entrada é a mesma todas as vezes e pede-se ao modelo que amplie, em vez de reescrever. Também é a escolha quando nada na tarefa exige uma imagem. Nessa carga de trabalho, o desconto de 34% na entrada e a tarifa de cache de dois centavos são decisivos, e a ausência de um sucessor V4.1 Pro é um argumento a favor de um modelo fixado, estável e já lançado, e não contra ele.

Step 5 Preview é a escolha quando a tarefa é agêntica e multimodal: uma sessão de programação em escala de repositório com capturas de tela no fluxo, uma execução de pesquisa sobre documentos variados e vídeo, ou um fluxo de trabalho financeiro que precisa ler as tabelas de um documento protocolado em vez do texto ao redor delas. A StepFun criou este modelo para uso sustentado de ferramentas, publicou uma receita de serviço que lida adequadamente com seus formatos de raciocínio e de chamada de ferramenta, e disponibilizou os pesos para que uma exigência de residência de dados não o exclua. Ele custa aproximadamente uma vez e meia o que o DeepSeek V4 Pro custa na entrada e um terço a mais na saída, e, em uma carga de trabalho de texto com muito cache, esse prêmio é difícil de justificar. Em uma carga de trabalho com imagens, não há comparação a fazer, porque um dos dois modelos não consegue ver.

E o D​eepSeek V4.1 Pro não é uma escolha de jeito nenhum. Quando for lançado, será presumivelmente o maior modelo da família V4.1 e terá preço superior ao V4.1 Flash; a D​eepSeek disse isso implicitamente pelo simples fato de nomear um nível Pro. Não se sabe nada sobre ele hoje além da única frase de 10 de setembro, e quem publica especificações para ele está publicando uma inferência. Se você tem planos de capacidade que contam com isso, a suposição mais segura disponível é que ele chega mais tarde do que você espera e custa mais do que você orçou.

A versão curta

Dois modelos são comparados aqui e apenas um existe. O S​tep 5 Preview foi lançado em 20 de setembro de 2026, pode ser invocado na plataforma da StepFun por US$ 1,00 e US$ 2,70, lê texto, imagens e vídeo, e tem uma história de pesos abertos que acabou sendo verdade o tempo todo. O D​eepSeek V4.1 Pro é um nome de nível em uma nota de versão que a D​eepSeek não acompanhou com uma ficha de modelo, um endpoint ou uma data. Para uma carga de trabalho de texto com um prefixo estável, o modelo com o qual comparar o S​tep 5 Preview é o DeepSeek V4 Pro, que é mais barato em todas as linhas, invocável hoje e está disponível ao lado do resto do catálogo com uma única chave. Para qualquer coisa que tenha uma imagem, não há comparação com a D​eepSeek a fazer.

O que os números não podem dizer é se algo deu errado em campo: os incidentes de IA documentados e as falhas de agentes envolvendo modelos dessa classe estão reunidos em o OrcaRouter AI Incident Archive, onde cada entrada traz suas próprias fontes, gravidade, grau de confiança e sinalização de contestação.