DeepSeek V4 Flash (0731) vs Qwen3.7 Plus
Welches Modell wofür
Beide Modelle teilen sich dasselbe Kontextfenster von 1000000 Token und decken Chat, Code, Reasoning und Tools ab, daher liegt die Unterscheidung bei Modalitäten und Output-Form. Wählen Sie deepseek-v4-flash-0731 für reine Textarbeiten, bei denen Sie günstigere Token und lange Generierungen wünschen: $0.44 Input, $1.32 Output und Cache-Reads für $0.044 (etwa 1.8x unter den $0.08 von Qwen), plus ein maximaler Output von 393216 Token, was ungefähr 6x den 65536 von qwen3.7-plus entspricht. Entscheiden Sie sich für qwen3.7-plus mit $0.4 Input und $1.6 Output, wenn Sie Bild- oder Video-Input, sein Long-Context-Flag oder die Möglichkeit benötigen, das Thinking auszuschalten.
Benchmarks
12 bei beiden gemessen.
Anbieterangaben: Alibaba (Qwen) Anthropic ByteDance DeepSeek Google MiniMax Moonshot OpenAI Tencent Z.ai
Preise
| DeepSeek V4 Flash (0731) | Qwen3.7 Plus | Δ | |
|---|---|---|---|
| Eingabe / 1M Tokens | $0.44 | $0.4 | 1.1× |
| Ausgabe / 1M Tokens | $1.32 | $1.6 | 0.82× |
| Cache-Lesen / 1M Tokens | $0.044 | $0.08 | 0.55× |
| 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 76 Chat-Modelle mit dieser Abrechnungseinheit (logarithmische Skala)
Fähigkeiten
| DeepSeek V4 Flash (0731) | Qwen3.7 Plus | |
|---|---|---|
| Tool-Nutzung | ja | ja |
| Thinking-Steuerung | ja, Parameter des Anbieters nicht veröffentlicht | konfigurierbar |
| Strukturierte Ausgabe | ja | 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 Flash (0731) | Qwen3.7 Plus | |
|---|---|---|
| Eingabemodalitäten | Text | Text Bild Video |
| Ausgabemodalitäten | Text | Text |
| Veröffentlicht | 2026-07-31 | 2026-06-01 |
| Kontextfenster | 1M | 1M |
| Maximale Ausgabe | 393K | 66K |
| Thinking-Parameter | - |
|
| Zulässige Werte | - | enable_thinking
thinking_budget
preserve_thinking
|
| Standardwert | - | on the Qwen3.7 Plus series is hybrid thinking with thinking enabled by default, and preserve_thinking is off |
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) · Qwen3.7 Plus
Ein Prompt, beide Modelle, gemessen über das Gateway
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
Qwen3.7 Plus bestanden · 3 sentences
Enabling reasoning requires the model to generate extensive internal "thinking" tokens to process complex logic before delivering a final answer. Because our vendor charges us per token consumed, this hidden computational overhead effectively doubles our output volume for the exact same number of user requests. Consequently, our costs have doubled because we are now paying for the model's increased processing time to achieve higher-quality, more accurate results.
Ausgabe 1428 tok (+1345 Thinking) Latenz 25.2 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 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
Qwen3.7 Plus bestanden · 8/8 cases
## Fixed Code ```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 ``` ## Bug Explanation The function has two related bugs rooted in how it counts run lengths. First, `cur` is initialized to `0` and only incremented on matches, so it counts the number of *transitions* between equal elements rather than the total elements in the run—a run of N identical items only reaches `cur = N − 1`, undercounting by one. This also causes the single-element case to return `0`, since the loop never executes and `cur` never increments. […]
Ausgabe 2317 tok (+2005 Thinking) Latenz 40.5 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 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
Qwen3.7 Plus bestanden · 5/5 fields, guidance null
{ "company": "Meridian Robotics", "quarter": "September", "revenue_usd_m": 412, "growth_pct": 11, "guidance": null }
Ausgabe 1807 tok (+1750 Thinking) Latenz 31.6 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 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
Qwen3.7 Plus bestanden · 120 words, 0 banned, 1 question
Introducing PromptCache, our new API gateway feature designed to store and reuse prompts across multiple artificial intelligence providers. Have you ever noticed how repeatedly sending identical queries drains your budget and increases latency? PromptCache solves this by intelligently storing responses at the gateway level. When your application requests the same prompt from a different provider, the system instantly returns the cached result. This drastically reduces API costs and accelerates response times for your users. You can configure custom expiration times and set specific fallback rules for each vendor. You must stop paying twice for the exact same computation. Please upgrade your entire infrastructure today and experience much faster and cheaper integrations without changing a single line of your application code.
Ausgabe 4453 tok (+4312 Thinking) Latenz 76.8 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-flash-0731",
# model="qwen3.7-plus", # 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-flash-0731",
// model: "qwen3.7-plus", // 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-flash-0731",
# "model": "qwen3.7-plus", # 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-flash-0731",
// Model: "qwen3.7-plus", // 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-flash-0731")
// .model("qwen3.7-plus") // 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 Flash (0731) oder Qwen3.7 Plus?
Qwen3.7 Plus ist bei Eingabe / 1M Tokens günstiger ($0.4 vs. $0.44, Faktor 1.1). 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 Qwen3.7 Plus 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 Qwen3.7 Plus 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.