DeepSeek V4 Pro vs Gemini 3.7 Flash
Welches Modell wofür
Nehmen Sie gemini-3.7-flash, wenn die Eingabe kein reiner Text ist: Es nimmt neben Text auch Bild, Audio und Video entgegen und ist in diesem Paar bei jedem Tarif die günstigere Seite - $0.75 gegenüber $1.32 bei der Eingabe, $3.75 gegenüber $3.96 bei der Ausgabe und $0.075 gegenüber $0.132 bei Cache-Lesevorgängen. Nehmen Sie deepseek-v4-pro für rein textliche Arbeit mit langen Generierungen, mit 393,216 maximalen Ausgabetokens gegenüber 65,536 und der Möglichkeit, das Denken abzuschalten. Der Kontext ist mit 1,000,000 gegenüber 1,048,576 Tokens praktisch gleichauf, und beide decken Chat, Code, Tools und Reasoning ab.
Benchmarks
Anbieterangaben: Alibaba (Qwen) Anthropic DeepSeek Google MiniMax Moonshot OpenAI Tencent Z.ai
Preise
| DeepSeek V4 Pro | Gemini 3.7 Flash | Δ | |
|---|---|---|---|
| Eingabe / 1M Tokens | $1.32 | $0.75 | 1.8× |
| Ausgabe / 1M Tokens | $3.96 | $3.75 | 1.1× |
| Cache-Lesen / 1M Tokens | $0.132 | $0.075 | 1.8× |
| 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 Pro | Gemini 3.7 Flash | |
|---|---|---|
| Tool-Nutzung | ja | ja |
| Thinking-Steuerung | konfigurierbar | ja, Parameter des Anbieters nicht veröffentlicht |
| 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 Pro | Gemini 3.7 Flash | |
|---|---|---|
| Eingabemodalitäten | Text | Text Bild Audio Video |
| Ausgabemodalitäten | Text | Text |
| Veröffentlicht | 2026-04-24 | 2026-08-13 |
| Knowledge-Cutoff | - | 2026-03 |
| Kontextfenster | 1M | 1M |
| Maximale Ausgabe | 393K | 66K |
| Thinking-Parameter |
| - |
| Zulässige Werte | thinking.type
reasoning_effort
| - |
| Standardwert | enabled, with reasoning_effort high some complex agent requests are automatically set to max | - |
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 · Gemini 3.7 Flash
Ein Prompt, beide Modelle, gemessen über das Gateway
DeepSeek V4 Pro bestanden · 3 sentences
Enabling reasoning causes the model to generate a lengthy internal chain‑of‑thought before it delivers a visible answer, and we are billed for every one of those hidden reasoning tokens just as we are for the final output. In most interactions, the volume of these unseen tokens at least equals the visible response, effectively doubling the total tokens consumed per query. That doubled token consumption translates directly into a doubled per‑query cost, which is why our overall LLM bill doubled.
Ausgabe 641 tok (+545 Thinking) Latenz 11.5 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 Thinking) Latenz 6.9 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.
DeepSeek V4 Pro 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 ``` **Explanation:** The bug stems from initializing `cur = 0` and only incrementing it when two adjacent elements match, which counts the number of *additional* equal elements rather than the actual run length (which is `cur + 1`). As a result, the returned `best` is always one less than the true longest run—most obviously returning 0 for a single-element list instead of 1. […]
Ausgabe 2418 tok (+2131 Thinking) Latenz 35.6 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 Thinking) Latenz 6.4 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 Pro bestanden · 5/5 fields, guidance null
{ "company": "Meridian Robotics", "quarter": "September quarter", "revenue_usd_m": 412, "growth_pct": "eleven and change", "guidance": null }
Ausgabe 1204 tok (+1153 Thinking) Latenz 19.9 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 Thinking) Latenz 6.2 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 Pro keine bewertbare Antwort · no answer text within 16,384 tokens (all of it went to thinking)
Das Modell hat keinen Antworttext geliefert: Das gesamte Token-Budget wurde vom nicht sichtbaren Thinking aufgebraucht.
Ausgabe 8193 tok (+8192 Thinking) Latenz 106.2 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 Thinking) Latenz 14.1 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",
# 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",
// 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",
# "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",
// 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")
// .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 Modell ist günstiger: DeepSeek V4 Pro oder Gemini 3.7 Flash?
Gemini 3.7 Flash ist bei Eingabe / 1M Tokens günstiger ($0.75 vs. $1.32, Faktor 1.8). 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 gegen Gemini 3.7 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 und Gemini 3.7 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.