DeepSeek V4 Pro (0813) vs Gemini 3.7 Flash
Welches und wann — kuratiertes Fazit, keine Benchmark-Tabelle
Beide erschienen am 2026-08-13 mit Kontextfenstern von etwa einer Million Token (1000000 für deepseek-v4-pro-0813, 1048576 für gemini-3.7-flash), sodass der Unterschied in Ausgabelänge und Eingabetypen liegt. Wählen Sie deepseek-v4-pro-0813 für lange Single-Pass-Generierung, da die maximale Ausgabe von 393216 Token dem Sechsfachen der 65536 von gemini-3.7-flash entspricht und seine Ausgaberate von $3.96 nur etwa 1.06x der von Gemini berechneten $3.75 beträgt. Wählen Sie gemini-3.7-flash, wenn Sie Bild-, Audio- oder Videoeingaben oder günstigere Prompts benötigen: $0.75 für Eingabe und $0.075 für Cache-Reads sind etwa 1.76x niedriger als die $1.32 und $0.132 von DeepSeek.
Preise
| DeepSeek V4 Pro (0813) | Gemini 3.7 Flash | Δ | |
|---|---|---|---|
| Input / 1M Token | $1.32 | $0.75 | 1.8× |
| Output / 1M Token | $3.96 | $3.75 | 1.1× |
| Cache-Read / 1M Token | $0.132 | $0.075 | 1.8× |
| Cache-Schreiben | keine separate Gebühr | — | — |
Preise aus dem Live-Katalog zum Zeitpunkt des Builds; jede Modellseite enthält die aktuelle Übersicht.
Wo sie stehen — Eingabepreis pro 1M Tokens über alle 63 Chat-Modelle mit dieser Abrechnungseinheit (logarithmische Skala)
Fähigkeiten
| DeepSeek V4 Pro (0813) | Gemini 3.7 Flash | |
|---|---|---|
| Tool-Nutzung | ja | ja |
| Thinking-Kontrolle | immer aktiv | ja — Regler des Anbieters nicht veröffentlicht |
| Strukturierte Ausgabe | ja | ja |
| Prompt-Caching | implizit (automatisch) | implizit + explizit |
| Cache-Lebensdauer | no fixed TTL (evicted when unused) | nicht veröffentlicht |
| Minimales gecachtes Präfix | nicht veröffentlicht | 4096 Tokens |
Spezifikationen
| DeepSeek V4 Pro (0813) | Gemini 3.7 Flash | |
|---|---|---|
| Input-Modalitäten | Text | Text Bild Audio Video |
| Ausgabemodalitäten | Text | Text |
| Veröffentlicht | 2026-08-13 | 2026-08-13 |
| Kontextfenster | 1M | 1M |
| Maximaler Output | 393K | 66K |
| Thinking-Parameter | reasoning_effort | — |
| Zulässige Werte | reasoning_effort
| — |
Die Spezifikationen sind aus der Dokumentation der jeweiligen Anbieter übernommen; eine Zeile, die ein Anbieter nicht veröffentlicht, wird weggelassen und nicht abgeleitet. Vollständige Quellen: DeepSeek V4 Pro (0813) · Gemini 3.7 Flash
Ein Prompt, beide Modelle — gemessen über das Gateway
DeepSeek V4 Pro (0813) bestanden · 3 sentences
Enabling reasoning causes the model to generate a hidden chain-of-thought with many additional tokens before producing the final answer, which sharply increases compute consumption per request. Those extra reasoning tokens are billed at the same or higher rates, so total usage doubled even though the volume of final outputs stayed similar. We can control this by adjusting reasoning effort, setting token limits, or routing only complex requests through reasoning mode.
Ausgabe 308 tok (+226 Denken) Latenz 5.1 s
Gemini 3.7 Flash bestanden · 3 sentences
Enabling reasoning causes the model to generate a high volume of invisible "thinking tokens" behind the scenes to deliberate and solve complex logic before delivering a final response. Because our vendor bills strictly on token volume, this additional internal computation effectively doubled our billable output per query. In short, our costs increased because we are now paying for the extra compute capacity required to produce significantly higher-accuracy answers.
Ausgabe 878 tok (+799 Denken) Latenz 6.9 s
Befolgen der Anweisung (genau drei Sätze — abzählbar), Zuschnitt auf das Publikum (CFO-Register), und die Abrechnungslücke durch verstecktes Denken, die die Token-Zähler unten offenlegen.
DeepSeek V4 Pro (0813) 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 else: cur = 1 best = max(best, cur) return best ``` The bug is that `cur` was initialized to `0` and only counted adjacent matching pairs, so a run of length `n` produced `n - 1` (or `0` for a single element) instead of `n`. The code also reset to `0` on a change, when the new run should start at length `1`. Initializing `cur` and `best` to `1` fixes both the single-element case and runs ending at the last index.
Ausgabe 1315 tok (+1130 Denken) Latenz 16.9 s
Gemini 3.7 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 else: cur = 1 best = max(best, cur) return best ``` ### Explanation of the Bug The original function tracked equal adjacent transitions instead of the actual number of elements in a run, causing all non-empty run lengths to be undercounted by one (e.g., returning `0` instead of `1` for single-element lists because the loop never executes, and `1` instead of `2` for pairs). Initializing both `best` and `cur` to `1` (after handling empty inputs) and resetting `cur` to `1` on a mismatch ensures every individual element is counted as a valid run of at least length one.
Ausgabe 1050 tok (+827 Denken) Latenz 6.4 s
Ob der Fix tatsächlich korrekt ist (ausführbar), die Dichte der Erklärung, und die Token-Effizienz bei einer klar begrenzten Aufgabe.
DeepSeek V4 Pro (0813) bestanden · 5/5 fields, guidance null
{"company":"Meridian Robotics","quarter":"September quarter","revenue_usd_m":412,"growth_pct":11.0,"guidance":null}
Ausgabe 2155 tok (+2121 Denken) Latenz 26.0 s
Gemini 3.7 Flash bestanden · 5/5 fields, guidance "withheld"
```json { "company": "Meridian Robotics", "quarter": "September quarter", "revenue_usd_m": 412, "growth_pct": null, "guidance": "withheld" } ```
Ausgabe 918 tok (+858 Denken) Latenz 6.2 s
Schema-Treue (keine erfundenen Felder), Halluzinationsdruck (guidance wird ausdrücklich zurückgehalten), und Unterschiede im Pfad für strukturierte Ausgabe.
DeepSeek V4 Pro (0813) bestanden · 121 words, 0 banned, 1 question
Introducing cross-provider prompt caching in our API gateway. Send a prompt once, and the gateway stores its computed prefix across Anthropic, OpenAI, and other LLM providers. Subsequent requests with the same prompt hit the cache, cutting latency and token costs while keeping outputs consistent across routing decisions and provider failovers. Teams can route identical prompts between providers without reprocessing shared context or lengthy system instructions. How much could you save on repeated prompt prefixes? The cache respects provider-specific key formats, handles TTLs automatically, and works with streaming and batch requests. Enable it with one configuration flag—no changes to your application code. Available today on all plans. Monitor cache hit rates, token savings, and provider-specific performance metrics in the live dashboard.
Ausgabe 2845 tok (+2694 Denken) Latenz 25.5 s
Gemini 3.7 Flash bestanden · 120 words, 0 banned, 1 question
Why pay twice for identical AI queries simply because you routed them to different model vendors? Today, we introduce Universal Prompt Caching directly within our unified API gateway architecture. This capability stores repeated prompt contexts across OpenAI, Anthropic, and local models, instantly returning stored results to eliminate redundant computation fees. When your application sends an LLM request, the gateway inspects the payload, identifies semantic matches, and returns accurate cached responses in under ten milliseconds. Engineering teams can now slash inference latency by eighty percent while dramatically reducing monthly token expenditures across diverse production deployments. You retain complete privacy control, flexible cache eviction policies, and granular metrics through a single dashboard. Update your routing settings today to accelerate overall system performance.
Ausgabe 2858 tok (+2718 Denken) Latenz 14.1 s
Einhaltung der Vorgaben (Wortbudget, Liste verbotener Wörter, die eine Frage), Stil-Fingerabdruck, und Längensteuerung.
Mit einer Zeile zwischen ihnen wechseln
Beide IDs befinden sich in jedem Tab unten — das hervorgehobene Zeilenpaar ist die einzige Änderung. Gleicher Endpunkt, gleicher Schlüssel, gleiche Request-Struktur.
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://synthorai.io/v1",
api_key="sk-syn-...",
)
resp = client.chat.completions.create(
model="deepseek-v4-pro-0813",
# model="gemini-3.7-flash", # 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-pro-0813",
// model: "gemini-3.7-flash", // 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-pro-0813",
# "model": "gemini-3.7-flash", # 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-pro-0813",
// Model: "gemini-3.7-flash", // 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-pro-0813")
// .model("gemini-3.7-flash") // 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 ist günstiger, DeepSeek V4 Pro (0813) oder Gemini 3.7 Flash?
Gemini 3.7 Flash ist günstiger bei input / 1m token ($0.75 vs. $1.32, 1.8× Unterschied). Andere Zeilen können in die andere Richtung deuten — die obige Tabelle enthält alle Daten, und die tatsächlichen Kosten hängen von Ihrem Mix ab.
Kann ich DeepSeek V4 Pro (0813) gegen Gemini 3.7 Flash ohne zwei Integrationen A/B-testen?
Ja. Beide werden über denselben OpenAI-kompatiblen Endpunkt mit einem API-Schlüssel bereitgestellt — der Wechsel ist eine einzeilige Änderung des Modell-Strings, sodass Sie einen Bruchteil des Traffics an jedes Modell leiten und die Rechnungen direkt vergleichen können.
Unterstützen DeepSeek V4 Pro (0813) und Gemini 3.7 Flash Prompt-Caching?
Ja — beide berechnen Cache-Reads günstiger als ihre Eingaberate, sodass Warm-Prefix-Workloads weniger kosten, als die Listenpreise vermuten lassen. Die genauen Zeilen für Cache-Reads befinden sich in der obigen Preistabelle.