DeepSeek V4.1 Flash (1017) vs Qwen3.8 Max
Welches Modell wofür
Beide akzeptieren Text- und Bildeingaben, geben Text aus und unterstützen Chat, Bildverarbeitung, Code, Reasoning und Tools bei einem Kontext von rund einer Million Tokens (1000000 bei deepseek-v4.1-flash-1017, 983616 bei qwen3.8-max). Die Unterschiede liegen daher hauptsächlich im Preis und im Ausgabelimit. deepseek-v4.1-flash-1017 ist bei der Eingabe etwa 6.7-mal, bei der Ausgabe 5-mal und beim Lesen aus dem Cache rund 42-mal günstiger und erlaubt maximal 393216 Ausgabe-Tokens gegenüber 131072. Wählen Sie es für große Volumen, intensive Cache-Nutzung oder sehr lange Generierungen. Wählen Sie qwen3.8-max, wenn Sie strukturierte Ausgaben benötigen, die deepseek-v4.1-flash-1017 nicht aufführt, zu $2/$6 pro Million Tokens.
Benchmarks
DeepSeek V4.1 Flash (1017): Der Anbieter hat keine Benchmark-Werte veröffentlicht.
Anbieterangaben: Alibaba (Qwen) Anthropic ByteDance DeepSeek Google MiniMax Moonshot OpenAI Tencent Z.ai
Preise
| DeepSeek V4.1 Flash (1017) | Qwen3.8 Max | Δ | |
|---|---|---|---|
| Eingabe / 1M Tokens | $0.3 | $2 | 0.15× |
| Ausgabe / 1M Tokens | $1.2 | $6 | 0.2× |
| Cache-Lesen / 1M Tokens | $0.006 | $0.25 | 0.024× |
| Cache-Schreiben | keine gesonderte Gebühr | 1.25x | - |
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) | Qwen3.8 Max | |
|---|---|---|
| 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) | explicit: 5m, reset on hit |
| Mindestlänge des gecachten Präfixes | nicht veröffentlicht | 1024 Tokens |
Spezifikationen
| DeepSeek V4.1 Flash (1017) | Qwen3.8 Max | |
|---|---|---|
| Eingabemodalitäten | Text Bild | Text Bild |
| Ausgabemodalitäten | Text | Text |
| Veröffentlicht | 2026-10-17 | 2026-08-03 |
| Kontextfenster | 1M | 984K |
| Maximale Ausgabe | 393K | 131K |
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) · Qwen3.8 Max
Ein Prompt, beide Modelle, gemessen über das Gateway
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
Qwen3.8 Max bestanden · 3 sentences
Enabling reasoning makes the model produce additional hidden steps before responding, and those tokens are billable. It also tends to lengthen each interaction because the model works through more possibilities before settling on an answer. Therefore, the bill doubled mainly due to higher compute and token usage per request, not necessarily because the number of requests doubled.
Ausgabe 378 tok (+305 Thinking) Latenz 8.6 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.
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
Qwen3.8 Max 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 the original code starts `best` and `cur` at `0`, so it counts adjacent equal *transitions* rather than the number of items in the run. A run of length `n` has only `n - 1` equal-neighbor transitions, so single-element inputs return `0`, and runs that reach the end are undercounted by one. Initializing the current run to `1` for the first element, resetting it to `1` on a break, and updating `best` from that count fixes the off-by-one.
Ausgabe 1616 tok (+1411 Thinking) Latenz 34.7 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.
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
Qwen3.8 Max bestanden · 5/5 fields, guidance null
{ "company": "Meridian Robotics", "quarter": "September quarter", "revenue_usd_m": 412, "growth_pct": 11, "guidance": null }
Ausgabe 1199 tok (+1141 Thinking) Latenz 24.4 s
Schema-Treue (keine erfundenen Felder), Anreiz zum Halluzinieren (der Text nennt ausdrücklich keine guidance) und Unterschiede zwischen den Wegen zur strukturierten Ausgabe.
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
Qwen3.8 Max bestanden · 120 words, 0 banned, 1 question
Today, our API gateway adds prompt caching across major model providers. It stores prompts and responses in one fast cache layer. Teams can lower token spend, reduce latency, and repeat reliable answers. The feature supports OpenAI, Anthropic, Google, and Mistral through one configuration. You can set retention rules, scope access, and invalidate entries quickly. How does your team maintain consistent results during provider outages? Approved cached responses keep applications stable while fallback routes recover. The dashboard shows hit rates, savings, latency, and provider usage. Engineers receive audit trails for every cached prompt, enabling safer testing. Product managers can compare cost trends before and after cache adoption. Start with a small route, then safely expand caching to production traffic right now.
Ausgabe 2744 tok (+2591 Thinking) Latenz 46.3 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="qwen3.8-max", # diese Zeile einkommentieren, die darüberliegende auskommentieren
messages=[{"role": "user", "content": "Summarize this diff"}],
reasoning_effort="medium",
)
print(resp.choices[0].message.content)import OpenAI from "openai";
const client = new OpenAI({
baseURL: "https://synthorai.io/v1",
apiKey: "sk-syn-...",
});
const resp = await client.chat.completions.create({
model: "deepseek-v4.1-flash-1017",
// model: "qwen3.8-max", // diese Zeile einkommentieren, die darüberliegende auskommentieren
messages: [{ role: "user", content: "Summarize this diff" }],
reasoning_effort: "medium",
});
console.log(resp.choices[0].message.content);curl https://synthorai.io/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer sk-syn-..." \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "deepseek-v4.1-flash-1017",
# "model": "qwen3.8-max", # diese Zeile einkommentieren, die darüberliegende auskommentieren
"messages": [{"role": "user", "content": "Hello"}],
"reasoning_effort": "medium"
}'package main
import (
"context"
"fmt"
"github.com/openai/openai-go/v3"
"github.com/openai/openai-go/v3/option"
)
func main() {
client := openai.NewClient(
option.WithBaseURL("https://synthorai.io/v1"),
option.WithAPIKey("sk-syn-..."),
)
resp, _ := client.Chat.Completions.New(context.TODO(), openai.ChatCompletionNewParams{
Model: "deepseek-v4.1-flash-1017",
// Model: "qwen3.8-max", // diese Zeile einkommentieren, die darüberliegende auskommentieren
Messages: []openai.ChatCompletionMessageParamUnion{
openai.UserMessage("Summarize this diff"),
},
ReasoningEffort: openai.ReasoningEffortMedium,
})
fmt.Println(resp.Choices[0].Message.Content)
}import com.openai.client.OpenAIClient;
import com.openai.client.okhttp.OpenAIOkHttpClient;
import com.openai.models.chat.completions.*;
import com.openai.models.ReasoningEffort;
OpenAIClient client = OpenAIOkHttpClient.builder()
.baseUrl("https://synthorai.io/v1")
.apiKey("sk-syn-...")
.build();
ChatCompletion resp = client.chat().completions().create(
ChatCompletionCreateParams.builder()
.model("deepseek-v4.1-flash-1017")
// .model("qwen3.8-max") // diese Zeile einkommentieren, die darüberliegende auskommentieren
.addUserMessage("Summarize this diff")
.reasoningEffort(ReasoningEffort.MEDIUM)
.build());
System.out.println(resp.choices().get(0).message().content().orElse(""));FAQ
Welches Modell ist günstiger: DeepSeek V4.1 Flash (1017) oder Qwen3.8 Max?
DeepSeek V4.1 Flash (1017) ist bei Eingabe / 1M Tokens günstiger ($0.3 vs. $2, Faktor 6.7). 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 Qwen3.8 Max 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 Qwen3.8 Max 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.