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DeepSeek V4.1 Flash (1017) vs Gemini 3.8 Flash

vs

Welches Modell wofür

Beide sind Reasoning-Modelle für Text und Bilder mit Tool-Nutzung und einem Kontextfenster von rund einer Million Tokens: 1000000 bei deepseek-v4.1-flash-1017 und 1048576 bei gemini-3.8-flash. Der Unterschied liegt daher in den Kosten und den Ein- und Ausgabemöglichkeiten: DeepSeek kostet $0.3 für die Eingabe und $1.2 für die Ausgabe gegenüber $0.75 und $3.75. Damit kostet Gemini bei der Eingabe das 2.5-Fache und bei der Ausgabe etwa das 3.1-Fache. Cache-Lesezugriffe kosten bei Gemini $0.075 gegenüber $0.006 bei DeepSeek. Wählen Sie deepseek-v4.1-flash-1017 für kostengünstige Aufgaben mit intensiver Cache-Nutzung oder für lange Einzelantworten, da seine maximale Ausgabe von 393216 Tokens dem 6-Fachen der Grenze von 65536 entspricht. Wählen Sie gemini-3.8-flash, wenn Sie Audio- oder Videoeingaben benötigen, die DeepSeek nicht akzeptiert.

Benchmarks

DeepSeek V4.1 Flash (1017): Der Anbieter hat keine Benchmark-Werte veröffentlicht.

Über dem DurchschnittKeins besserGemini 3.8 Flash12 / 175 / 17
DeepSeek V4.1 Flash (1017) Gemini 3.8 Flash weitere gemessene Modelle Durchschnitt der Vergleichsmodelle ★ kein anderes Modell war besser
DeepSWE 1.1
N/A
73.7%
BioMysteryBench hard
N/A
kein anderes Modell war besser 56.5%
OSWorld 2.0 Partial score, batch tool enabled
N/A
59%
HealthBench Professional
N/A
52.1%
Finance Agent v2
N/A
kein anderes Modell war besser 61.4%
Legal Agent Benchmark
N/A
10%
GPQA Diamond
N/A
95.3%
CharXiv (RQ) no tools
N/A
kein anderes Modell war besser 86.2%

Anbieterangaben: Alibaba (Qwen) Anthropic ByteDance DeepSeek Google MiniMax Moonshot OpenAI Tencent Z.ai

Preise

DeepSeek V4.1 Flash (1017) Gemini 3.8 Flash Δ
Eingabe / 1M Tokens $0.3 $0.75 0.4×
Ausgabe / 1M Tokens $1.2 $3.75 0.32×
Cache-Lesen / 1M Tokens $0.006 $0.075 0.08×
Cache-Schreiben keine gesonderte Gebühr - -

Preise aus dem Live-Katalog, Stand des letzten Builds. Die aktuellen Preise stehen auf der jeweiligen Modellseite.

Einordnung: Eingabepreis pro 1M Tokens aller 79 Chat-Modelle mit dieser Abrechnungseinheit (logarithmische Skala)

Fähigkeiten

DeepSeek V4.1 Flash (1017) Gemini 3.8 Flash
Tool-Nutzung ja ja
Thinking-Steuerung ja, Parameter des Anbieters nicht veröffentlicht ja, Parameter des Anbieters nicht veröffentlicht
Strukturierte Ausgabe - ja
Prompt-Caching implizit (automatisch) implizit + explizit
Cache-Lebensdauer no fixed TTL (evicted when unused) nicht veröffentlicht
Mindestlänge des gecachten Präfixes nicht veröffentlicht 4096 Tokens

Spezifikationen

DeepSeek V4.1 Flash (1017) Gemini 3.8 Flash
Eingabemodalitäten Text Bild Text Bild Audio Video
Ausgabemodalitäten Text Text
Veröffentlicht 2026-10-17 2026-09-02
Knowledge-Cutoff - 2026-03
Kontextfenster 1M 1M
Maximale Ausgabe 393K 66K

Die Spezifikationen stammen aus der Dokumentation des jeweiligen Anbieters. Veröffentlicht ein Anbieter eine Angabe nicht, lassen wir die Zeile weg, statt sie zu schätzen. Vollständige Quellen: DeepSeek V4.1 Flash (1017) · Gemini 3.8 Flash

Ein Prompt, beide Modelle, gemessen über das Gateway

PROMPT Explain to a CFO, in exactly three sentences, why our LLM bill doubled after we enabled reasoning. KRITERIUM genau 3 Sätze

DeepSeek V4.1 Flash (1017) bestanden · 3 sentences

Enabling reasoning caused each request to generate additional internal reasoning tokens, which are billed like output tokens and can be several times longer than the final answer. Those extra tokens raise cost per call, and longer responses plus occasional retries pushed total usage to roughly double. We can control this with reasoning-effort limits, token budgets, caching, and spend monitoring by use case.

Ausgabe 253 tok (+178 Thinking) Latenz 5.4 s

Gemini 3.8 Flash bestanden · 3 sentences

When we enabled reasoning, the model began generating hidden "thinking tokens" to work through logic step-by-step before producing a final answer. Because AI vendors bill for every single token processed—visible or not—this internal deliberation dramatically inflated our billable volume per query. In short, while our total number of user requests remained flat, the cost per transaction doubled to buy higher accuracy on complex tasks.

Ausgabe 705 tok (+624 Thinking) Latenz 6.4 s

Befolgen der Anweisung (genau drei Sätze, das lässt sich zählen), Zuschnitt auf die Zielgruppe (Tonfall für einen CFO) und die Abrechnungslücke durch nicht sichtbares Thinking, die die Token-Zähler unten offenlegen.

PROMPT This function is supposed to return the longest run of consecutive equal items, but callers report it is off by one on single-element inputs and misses runs that end at the last index. Fix it and explain the bug in one paragraph. KRITERIUM Fix besteht die Tests

DeepSeek V4.1 Flash (1017) bestanden · 8/8 cases

```python def longest_run(xs): if not xs: return 0 best = cur = 1 for i in range(1, len(xs)): if xs[i] == xs[i - 1]: cur += 1 else: cur = 1 best = max(best, cur) return best ``` The bug is that `cur` starts at `0` and is incremented only when two adjacent items match, so it counts equal adjacent pairs rather than run length; a run of length `k` is recorded as `k - 1`. Consequently, a single-element input returns `0`, and a run ending at the last index—especially a one-element final run—is undercounted or never counted. The fix initializes every run to length `1`, increments on a match, resets to `1` on a mismatch, updates `best` each iteration, and handles the empty input separately.

Ausgabe 1300 tok (+1095 Thinking) Latenz 11.8 s

Gemini 3.8 Flash bestanden · 8/8 cases

Here is the corrected function: ```python def longest_run(xs): if not xs: return 0 best = 1 cur = 1 for i in range(1, len(xs)): if xs[i] == xs[i - 1]: cur += 1 best = max(best, cur) else: cur = 1 return best ``` ### Explanation of the Bug The original function counted equal-neighbor transitions rather than the actual items making up each run. Because `cur` started at `0` (and was reset to `0` on mismatches), every run was undercounted by one: single-element lists returned `0` because the loop never executed, and any subsequent run—including those ending at the last index—recorded a count of $N - 1$ instead of $N$. The fix handles empty input upfront, initializes both `cur` and `best` to `1` (since any single element forms a run of length 1), and resets `cur` to `1` whenever a new run begins.

Ausgabe 1393 tok (+1149 Thinking) Latenz 10.1 s

Ob der Fix wirklich korrekt ist (er lässt sich ausführen), wie dicht die Erklärung ist und wie sparsam das Modell bei einer klar begrenzten Aufgabe mit Tokens umgeht.

PROMPT Extract a JSON object with fields {company, quarter, revenue_usd_m, growth_pct, guidance} from this text. Use null for anything not stated; add no other fields. KRITERIUM gültiges JSON, Schema exakt

DeepSeek V4.1 Flash (1017) bestanden · 5/5 fields, guidance "withheld pending the Q4 close"

{"company":"Meridian Robotics","quarter":"September quarter","revenue_usd_m":412,"growth_pct":11,"guidance":"withheld pending the Q4 close"}

Ausgabe 1375 tok (+1337 Thinking) Latenz 12.2 s

Gemini 3.8 Flash bestanden · 5/5 fields, guidance null

```json { "company": "Meridian Robotics", "quarter": "September quarter", "revenue_usd_m": 412, "growth_pct": null, "guidance": null } ```

Ausgabe 3989 tok (+3932 Thinking) Latenz 30.4 s

Schema-Treue (keine erfundenen Felder), Anreiz zum Halluzinieren (der Text nennt ausdrücklich keine guidance) und Unterschiede zwischen den Wegen zur strukturierten Ausgabe.

PROMPT Write a 120-word product announcement for an API gateway feature that caches prompts across providers. Forbidden words: "seamless", "unlock", "game-changer", "revolutionize", "empower". Exactly one sentence must be a question. KRITERIUM 120 Wörter, 0 verbotene Wörter

DeepSeek V4.1 Flash (1017) bestanden · 120 words, 0 banned, 1 question

Today we’re introducing Cross-Provider Prompt Cache in the API gateway. It stores identical prompt requests once and serves cached responses across supported model providers, reducing duplicate calls, latency, and spend. Teams can set cache keys by model, temperature, system prompt, and custom metadata, then choose TTLs per route or workspace. The gateway handles provider fallback while keeping cached results consistent with your policy. Is your team paying twice for the same prompt? Cross-Provider Prompt Cache helps you answer that. Configure it in the gateway dashboard, inspect hit rates by provider, and invalidate entries on demand. Existing gateway routes need no code changes; enable the feature and define your caching rules. Cross-Provider Prompt Cache is available for all API gateway customers.

Ausgabe 2487 tok (+2335 Thinking) Latenz 17.1 s

Gemini 3.8 Flash bestanden · 120 words, 0 banned, 1 question

Why pay multiple model providers for the exact same output? Introducing Universal Prompt Cache, our latest API gateway capability engineered to cut compute expenses and drop inference latency. When your application makes a call, the gateway inspects a central memory layer before routing traffic to external LLMs. If an identical query was previously processed by OpenAI, Anthropic, or Mistral, our gateway returns that response immediately. This shared cache eliminates duplicate token fees and insulates your production apps from vendor rate limits or unexpected downtime. Developers can easily customize expiration settings, enforce strict data privacy controls, and configure invalidation logic across every endpoint. Stop wasting your budget on repeated queries. Enable prompt caching in your dashboard to accelerate your pipeline today.

Ausgabe 3833 tok (+3688 Thinking) Latenz 21.8 s

Einhaltung der Vorgaben (Wortbudget, Liste verbotener Wörter, genau eine Frage), stilistische Handschrift und Kontrolle über die Länge.

Eine Zeile genügt für den Wechsel

Beide IDs stehen in jedem Tab unten. Die beiden hervorgehobenen Zeilen sind die einzige Änderung. Gleicher Endpunkt, gleicher Schlüssel, gleiches Anfrageformat.

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    base_url="https://synthorai.io/v1",
    api_key="sk-syn-...",
)

resp = client.chat.completions.create(
    model="deepseek-v4.1-flash-1017",
    # model="gemini-3.8-flash",  # diese Zeile einkommentieren, die darüberliegende auskommentieren
    messages=[{"role": "user", "content": "Summarize this diff"}],
    reasoning_effort="medium",
)
print(resp.choices[0].message.content)

API-Schlüssel erstellen →

FAQ

Welches Modell ist günstiger: DeepSeek V4.1 Flash (1017) oder Gemini 3.8 Flash?

DeepSeek V4.1 Flash (1017) ist bei Eingabe / 1M Tokens günstiger ($0.3 vs. $0.75, Faktor 2.5). Bei anderen Zeilen kann es umgekehrt sein. Die Tabelle oben zeigt alle Preise, und die tatsächlichen Kosten hängen von Ihrem Mix ab.

Kann ich DeepSeek V4.1 Flash (1017) gegen Gemini 3.8 Flash A/B-testen, ohne zweimal zu integrieren?

Ja. Beide laufen über denselben OpenAI-kompatiblen Endpunkt mit einem API-Schlüssel. Für den Wechsel ändern Sie nur eine Zeile, den Modellnamen. So können Sie einen Teil des Traffics an jedes Modell schicken und die Kosten direkt vergleichen.

Unterstützen DeepSeek V4.1 Flash (1017) und Gemini 3.8 Flash Prompt-Caching?

Ja. Beide berechnen Cache-Lesezugriffe günstiger als die normale Eingabe. Workloads mit einem wiederkehrenden, bereits gecachten Präfix kosten deshalb weniger, als die Listenpreise vermuten lassen. Die genauen Preise stehen in den Cache-Zeilen der Preistabelle oben.

Verwandte Vergleiche

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