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DeepSeek V4 Flash (0731) vs Gemini 3.6 Flash

vs

Welches Modell wofür

deepseek-v4-flash-0731 ist das günstigere Text-Arbeitstier: Mit $0.44 In und $1.32 Out kostet es bei der Eingabe etwa 3.4x weniger und bei der Ausgabe rund 5.7x weniger als gemini-3.6-flash mit $1.5 und $7.5, und seine 393216-token maximale Ausgabe ist sechsmal so hoch wie das 65536 Limit, was für lange Generierungen, Reasoning-Traces oder Bulk-Code entscheidend ist. Wählen Sie gemini-3.6-flash, wenn der Input nicht nur aus Text besteht: Es akzeptiert Bilder, Videos und Audio (Audio-Input zu $5 pro Million Tokens) neben einem 1048576-token Kontext, der nah an den 1000000 von deepseek-v4-flash-0731 liegt. Beachten Sie, dass dessen Thinking nicht deaktiviert werden kann.

Benchmarks

Über dem DurchschnittKeins besserDeepSeek V4 Flash (0731)10 / 280 / 28Gemini 3.6 Flash6 / 191 / 19
DeepSeek V4 Flash (0731) Gemini 3.6 Flash weitere gemessene Modelle Durchschnitt der Vergleichsmodelle ★ kein anderes Modell war besser
DeepSWE 1.1
54.4%
48.6%
BioMysteryBench hard
N/A
41.2%
OSWorld 2.0
N/A
33.8%
Cybergym
76.7%
N/A
JobBench
41.3%
N/A
Harvey Lab-AA
N/A
85.1%
GPQA Diamond
89.9%
N/A
Agents' Last Exam Pass
25.2%
24.2%
LVBench
N/A
84.2%

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

Preise

DeepSeek V4 Flash (0731) Gemini 3.6 Flash Δ
Eingabe / 1M Tokens $0.44 $1.5 0.29×
Ausgabe / 1M Tokens $1.32 $7.5 0.18×
Cache-Lesen / 1M Tokens $0.044 $0.15 0.29×
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 76 Chat-Modelle mit dieser Abrechnungseinheit (logarithmische Skala)

Fähigkeiten

DeepSeek V4 Flash (0731) Gemini 3.6 Flash
Tool-Nutzung ja ja
Thinking-Steuerung ja, Parameter des Anbieters nicht veröffentlicht immer aktiv
Strukturierte Ausgabe ja 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 Flash (0731) Gemini 3.6 Flash
Eingabemodalitäten Text Text Bild Audio Video
Ausgabemodalitäten Text Text
Veröffentlicht 2026-07-31 2026-07-21
Knowledge-Cutoff - 2026-03
Kontextfenster 1M 1M
Maximale Ausgabe 393K 66K
Thinking-Parameter - thinkingLevel
Zulässige Werte -
  • minimal
  • low
  • medium
  • high
Standardwert - medium

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 Flash (0731) · Gemini 3.6 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 Flash (0731) bestanden · 3 sentences

Enabling reasoning mode prompts the model to generate extensive internal chain-of-thought tokens before answering, often multiplying total token output per query by several times. This directly inflates costs because we are billed per token, and these reasoning tokens are processed at a premium compute tier that carries a higher price per million tokens. However, this spend buys measurably higher accuracy and fewer failed calls, so we are tracking it against specific error-reduction KPIs to ensure the ROI justifies the increase.

Ausgabe 365 tok (+266 Thinking) Latenz 5.1 s

Gemini 3.6 Flash bestanden · 3 sentences

Enabling reasoning causes the model to generate thousands of internal "thinking" tokens behind the scenes to process logic before delivering the final response. Because our vendor bills us for every token generated—including these intermediate processing steps—our billable output volume per query surged significantly. Since output tokens carry a much higher unit cost than input tokens, this jump in processing volume directly doubled our overall spend.

Ausgabe 893 tok (+816 Thinking) Latenz 4.7 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 Flash (0731) bestanden · 8/8 cases

```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 ``` The original bug stems from initializing `cur` to 0 and only incrementing it when adjacent elements are equal, which counts the number of *equal transitions* rather than the actual run length—so every run of length L is reported as L−1, and a single‑element run (with no transitions) yields 0. Moreover, because `best` is updated only inside the equality branch, it never accounts for a run that ends at the last element if that run is longer than any previously seen (though the real issue remains the off‑by‑one). […]

Ausgabe 1268 tok (+1016 Thinking) Latenz 14.0 s

Gemini 3.6 Flash bestanden · 8/8 cases

Here is the fixed function along with an explanation of the bugs: ```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 else: cur = 1 best = max(best, cur) return best ``` ### Explanation The original function initialized `cur` and `best` to `0` and incremented `cur` on matching adjacent items, which meant it was counting identical adjacent *pairs* rather than the total number of *elements* in a run. This caused single-element inputs to skip the loop and return `0` instead of `1`, and undercounted all run lengths by 1 (for example, a run of two items at the end of the list resulted in `cur = 1`). […]

Ausgabe 2034 tok (+1768 Thinking) Latenz 10.0 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 Flash (0731) bestanden · 5/5 fields, guidance null

{ "company": "Meridian Robotics", "quarter": "Q3", "revenue_usd_m": 412, "growth_pct": null, "guidance": null }

Ausgabe 1119 tok (+1072 Thinking) Latenz 12.3 s

Gemini 3.6 Flash bestanden · 5/5 fields, guidance "withheld"

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

Ausgabe 2843 tok (+2783 Thinking) Latenz 13.1 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 Flash (0731) verfehlt · 141 words, 0 banned, 1 question

**Introducing Prompt Cache for API Gateway** We are pleased to announce Prompt Cache, a new feature that stores and reuses identical prompt prefixes across all connected LLM providers. By automatically recognizing repeated requests, this cache reduces token consumption and lowers latency without altering your application logic. Whether you use OpenAI, Anthropic, or open-source models, the cache operates transparently, ensuring consistent behavior while cutting costs. Developers can configure cache TTL and scoping rules via a simple API call, giving you precise control over data freshness and privacy. This feature also minimizes redundant upstream calls, freeing provider rate limits for more critical workloads. Start caching today through the dashboard or CLI, and watch your operational expenses drop significantly. […]

Ausgabe 254 tok (+80 Thinking) Latenz 4.4 s

Gemini 3.6 Flash verfehlt · 60 words, 0 banned, 0 questions

72: reducing 73: your 74: monthly 75: token 76: spend. S6 (21): 77: You 78: can 79: easily 80: set 81: custom 82: expiration 83: rules, 84: configure 85: TTL 86: settings, 87: and 88: manage 89: cache 90: invalidation 91: across 92: all 93: vendors 94: from 95: one 96: centralized 97: dashboard. S7 (23): 98: Start 99: optimizing […]

Ausgabe 4092 tok (+3929 Thinking) Latenz 16.3 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-flash-0731",
    # model="gemini-3.6-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 Flash (0731) oder Gemini 3.6 Flash?

DeepSeek V4 Flash (0731) ist bei Eingabe / 1M Tokens günstiger ($0.44 vs. $1.5, Faktor 3.4). 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 Flash (0731) gegen Gemini 3.6 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 Flash (0731) und Gemini 3.6 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

Aus unseren Studien mit eigenen Messungen