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DeepSeek V4 Pro (0813) vs Qwen3.8 Flash

vs

Welches Modell wofür

Beide Modelle bieten ein 1000000-Token-Kontextfenster und decken Chat, Code, Reasoning und Tools ab, die Unterscheidung liegt also wirklich bei Preis, Output-Länge und Inputs: deepseek-v4-pro-0813 berechnet $1.32 pro Million Input und $3.96 pro Million Output, was in etwa 8.8x und 8.4x der $0.15 und $0.47 von qwen3.8-flash entspricht. Wählen Sie deepseek-v4-pro-0813, wenn Sie sehr lange Einzelantworten benötigen, bis zu 393216 Token gegenüber 131072. Wählen Sie qwen3.8-flash für High-Volume-Textarbeiten, für Bild- und Video-Input, oder wenn Sie Thinking bei einfacheren Aufrufen deaktivieren möchten.

Benchmarks

Über dem DurchschnittKeins besserDeepSeek V4 Pro (0813)13 / 211 / 21Qwen3.8 Flash12 / 163 / 16
DeepSeek V4 Pro (0813) Qwen3.8 Flash weitere gemessene Modelle Durchschnitt der Vergleichsmodelle ★ kein anderes Modell war besser
DeepSWE 1.1
62.7%
58.7%
OSWorld 2.0 partial
N/A
52.3%
Cybergym
83.3%
N/A
JobBench
N/A
55.7%
GPQA Diamond
92.4%
91.7%
ERQA
N/A
kein anderes Modell war besser 72.3%
Agents' Last Exam
25.7%
N/A
LVBench
N/A
76.6%

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

Preise

DeepSeek V4 Pro (0813) Qwen3.8 Flash Δ
Eingabe / 1M Tokens $1.32 $0.15 8.8×
Ausgabe / 1M Tokens $3.96 $0.47 8.4×
Cache-Lesen / 1M Tokens $0.132 $0.016 8.3×
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 77 Chat-Modelle mit dieser Abrechnungseinheit (logarithmische Skala)

Fähigkeiten

DeepSeek V4 Pro (0813) Qwen3.8 Flash
Tool-Nutzung ja ja
Thinking-Steuerung immer aktiv 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 Pro (0813) Qwen3.8 Flash
Eingabemodalitäten Text Text Bild Video
Ausgabemodalitäten Text Text
Veröffentlicht 2026-08-13 2026-08-27
Kontextfenster 1M 1M
Maximale Ausgabe 393K 131K
Thinking-Parameter reasoning_effort
  • enable_thinking
  • thinking_budget
  • preserve_thinking
Zulässige Werte
reasoning_effort
  • the model card documents low
  • high
  • max
enable_thinking
  • true
  • false
thinking_budget
  • in tokens
preserve_thinking
  • true
  • false
Standardwert -

on

qwen3.8-flash is hybrid thinking with thinking enabled by default, thinking_budget defaults to the 262,144-token chain maximum, 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 Pro (0813) · Qwen3.8 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 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 Thinking) Latenz 5.1 s

Qwen3.8 Flash bestanden · 3 sentences

Enabling reasoning makes the model spend additional output tokens to plan and validate answers before responding, and those tokens are billed. It also increases compute and latency per request, so each task consumes more capacity than a non-reasoning call. As a result, billable tokens and compute roughly doubled, directly driving the higher invoice.

Ausgabe 330 tok (+262 Thinking) Latenz 8.9 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 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 Thinking) Latenz 16.9 s

Qwen3.8 Flash 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 the original version counts adjacent equal pairs rather than items in a run, starting both `cur` and `best` at `0`, and it resets `cur` to `0` after a mismatch, thereby discarding the first element of the new run. That makes single-element inputs return `0`, and because every run is effectively measured in “steps” between equal elements, the last element is not counted—particularly noticeable when the longest run ends at the final index.

Ausgabe 2123 tok (+1933 Thinking) Latenz 43.8 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 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 Thinking) Latenz 26.0 s

Qwen3.8 Flash bestanden · 5/5 fields, guidance null

{ "company": "Meridian Robotics", "quarter": "September quarter", "revenue_usd_m": 412, "growth_pct": 11, "guidance": null }

Ausgabe 519 tok (+463 Thinking) Latenz 10.5 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 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 Thinking) Latenz 25.5 s

Qwen3.8 Flash bestanden · 120 words, 0 banned, 1 question

We are announcing prompt caching across providers in our API gateway. Store approved prompt outputs once and reuse them across supported model providers, cutting latency, cost, and duplicate token spend. The feature matches identical requests, checks validity, and returns cached results while preserving routing controls. Developers keep existing endpoints; the gateway manages storage, invalidation, and provider differences. This reduces noisy repeat calls, improves steady responses, and frees teams to focus on better agent workflows. OpenAI, Anthropic, Google, Mistral, and custom routes are supported. Cache hits appear in analytics with latency, token, and cost reductions visible. Check retention and privacy rules before enabling it. Ready to add cache controls to your gateway? Enable it in settings and watch spend drop now.

Ausgabe 5958 tok (+5805 Thinking) Latenz 88.8 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-pro-0813",
    # model="qwen3.8-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 Pro (0813) oder Qwen3.8 Flash?

Qwen3.8 Flash ist bei Eingabe / 1M Tokens günstiger ($0.15 vs. $1.32, Faktor 8.8). 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 Pro (0813) gegen Qwen3.8 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 Pro (0813) und Qwen3.8 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

Aus unseren Studien mit eigenen Messungen