DeepSeek V4.1 Flash (1017) vs Gemini 3.8 Flash
Cuál usar y cuándo
Ambos son modelos de razonamiento que aceptan texto e imágenes, permiten usar herramientas y tienen un contexto de aproximadamente un millón de tokens (1000000 para deepseek-v4.1-flash-1017 y 1048576 para gemini-3.8-flash), por lo que la elección depende del precio y las características de entrada y salida: DeepSeek cuesta $0.3 de entrada y $1.2 de salida frente a $0.75 y $3.75, de modo que las tarifas de Gemini son 2,5 veces mayores para la entrada y unas 3,1 veces mayores para la salida. La lectura de tokens en caché de Gemini cuesta $0.075 frente a $0.006 de DeepSeek. Elija deepseek-v4.1-flash-1017 para trabajos económicos con uso intensivo de caché o para respuestas individuales largas, ya que su máximo de 393216 tokens de salida es 6 veces el límite de 65536. Elija gemini-3.8-flash cuando necesite entrada de audio o vídeo, que DeepSeek no admite.
Benchmarks
DeepSeek V4.1 Flash (1017): el proveedor no ha publicado resultados de benchmarks.
Publicado por los proveedores: Alibaba (Qwen) Anthropic ByteDance DeepSeek Google MiniMax Moonshot OpenAI Tencent Z.ai
Precios
| DeepSeek V4.1 Flash (1017) | Gemini 3.8 Flash | Δ | |
|---|---|---|---|
| Entrada / 1M tokens | $0.3 | $0.75 | 0.4× |
| Salida / 1M tokens | $1.2 | $3.75 | 0.32× |
| Lectura de caché / 1M tokens | $0.006 | $0.075 | 0.08× |
| Escritura en caché | sin cargo aparte | - | - |
Tarifas tomadas del catálogo en vivo al generar el sitio; la página de cada modelo tiene la ficha de precios actualizada.
Dónde queda cada uno: precio de entrada por 1M de tokens entre los 79 modelos de chat que se facturan en esta unidad (escala logarítmica)
Capacidades
| DeepSeek V4.1 Flash (1017) | Gemini 3.8 Flash | |
|---|---|---|
| Uso de herramientas | sí | sí |
| Control del razonamiento | sí el proveedor no publica cómo ajustarlo | sí el proveedor no publica cómo ajustarlo |
| Salida estructurada | - | sí |
| Caché de prompts | implícito (automático) | implícito + explícito |
| Duración de la caché | no fixed TTL (evicted when unused) | no publicado |
| Prefijo mínimo en caché | no publicado | 4096 tokens |
Especificaciones
| DeepSeek V4.1 Flash (1017) | Gemini 3.8 Flash | |
|---|---|---|
| Modalidades de entrada | texto imagen | texto imagen audio vídeo |
| Modalidades de salida | texto | texto |
| Lanzamiento | 2026-10-17 | 2026-09-02 |
| Corte de conocimiento | - | 2026-03 |
| Ventana de contexto | 1M | 1M |
| Salida máxima | 393K | 66K |
Las especificaciones se transcriben de la documentación de cada proveedor; si un proveedor no publica un dato, la fila se omite en vez de deducirlo. Fuentes completas: DeepSeek V4.1 Flash (1017) · Gemini 3.8 Flash
Un mismo prompt en los dos modelos, medido a través de la pasarela
DeepSeek V4.1 Flash (1017) superado · 3 sentences
Enabling reasoning caused each request to generate additional internal reasoning tokens, which are billed like output tokens and can be several times longer than the final answer. Those extra tokens raise cost per call, and longer responses plus occasional retries pushed total usage to roughly double. We can control this with reasoning-effort limits, token budgets, caching, and spend monitoring by use case.
salida 253 tok (+178 razonamiento) latencia 5.4 s
Gemini 3.8 Flash superado · 3 sentences
When we enabled reasoning, the model began generating hidden "thinking tokens" to work through logic step-by-step before producing a final answer. Because AI vendors bill for every single token processed—visible or not—this internal deliberation dramatically inflated our billable volume per query. In short, while our total number of user requests remained flat, the cost per transaction doubled to buy higher accuracy on complex tasks.
salida 705 tok (+624 razonamiento) latencia 6.4 s
Cumplimiento de la instrucción (exactamente tres frases, se pueden contar), adaptación al público (registro de CFO) y la diferencia de facturación por razonamiento oculto que dejan ver los contadores de tokens de abajo.
DeepSeek V4.1 Flash (1017) superado · 8/8 cases
```python def longest_run(xs): if not xs: return 0 best = 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` starts at `0` and is incremented only when two adjacent items match, so it counts equal adjacent pairs rather than run length; a run of length `k` is recorded as `k - 1`. Consequently, a single-element input returns `0`, and a run ending at the last index—especially a one-element final run—is undercounted or never counted. The fix initializes every run to length `1`, increments on a match, resets to `1` on a mismatch, updates `best` each iteration, and handles the empty input separately.
salida 1300 tok (+1095 razonamiento) latencia 11.8 s
Gemini 3.8 Flash superado · 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 best = max(best, cur) else: cur = 1 return best ``` ### Explanation of the Bug The original function counted equal-neighbor transitions rather than the actual items making up each run. Because `cur` started at `0` (and was reset to `0` on mismatches), every run was undercounted by one: single-element lists returned `0` because the loop never executed, and any subsequent run—including those ending at the last index—recorded a count of $N - 1$ instead of $N$. The fix handles empty input upfront, initializes both `cur` and `best` to `1` (since any single element forms a run of length 1), and resets `cur` to `1` whenever a new run begins.
salida 1393 tok (+1149 razonamiento) latencia 10.1 s
Si la corrección funciona de verdad (se puede ejecutar), lo densa que es la explicación y la eficiencia en tokens en una tarea acotada.
DeepSeek V4.1 Flash (1017) superado · 5/5 fields, guidance "withheld pending the Q4 close"
{"company":"Meridian Robotics","quarter":"September quarter","revenue_usd_m":412,"growth_pct":11,"guidance":"withheld pending the Q4 close"}
salida 1375 tok (+1337 razonamiento) latencia 12.2 s
Gemini 3.8 Flash superado · 5/5 fields, guidance null
```json { "company": "Meridian Robotics", "quarter": "September quarter", "revenue_usd_m": 412, "growth_pct": null, "guidance": null } ```
salida 3989 tok (+3932 razonamiento) latencia 30.4 s
Respeto del esquema (sin campos inventados), tentación de alucinar (la guidance se omite a propósito) y diferencias entre las vías de salida estructurada.
DeepSeek V4.1 Flash (1017) superado · 120 words, 0 banned, 1 question
Today we’re introducing Cross-Provider Prompt Cache in the API gateway. It stores identical prompt requests once and serves cached responses across supported model providers, reducing duplicate calls, latency, and spend. Teams can set cache keys by model, temperature, system prompt, and custom metadata, then choose TTLs per route or workspace. The gateway handles provider fallback while keeping cached results consistent with your policy. Is your team paying twice for the same prompt? Cross-Provider Prompt Cache helps you answer that. Configure it in the gateway dashboard, inspect hit rates by provider, and invalidate entries on demand. Existing gateway routes need no code changes; enable the feature and define your caching rules. Cross-Provider Prompt Cache is available for all API gateway customers.
salida 2487 tok (+2335 razonamiento) latencia 17.1 s
Gemini 3.8 Flash superado · 120 words, 0 banned, 1 question
Why pay multiple model providers for the exact same output? Introducing Universal Prompt Cache, our latest API gateway capability engineered to cut compute expenses and drop inference latency. When your application makes a call, the gateway inspects a central memory layer before routing traffic to external LLMs. If an identical query was previously processed by OpenAI, Anthropic, or Mistral, our gateway returns that response immediately. This shared cache eliminates duplicate token fees and insulates your production apps from vendor rate limits or unexpected downtime. Developers can easily customize expiration settings, enforce strict data privacy controls, and configure invalidation logic across every endpoint. Stop wasting your budget on repeated queries. Enable prompt caching in your dashboard to accelerate your pipeline today.
salida 3833 tok (+3688 razonamiento) latencia 21.8 s
Respeto de las restricciones (límite de palabras, lista de palabras prohibidas, una única pregunta), sello de estilo y control de la longitud.
Cambia de uno a otro con una sola línea
Los dos ids aparecen en todas las pestañas de abajo; lo único que cambia es el par de líneas resaltadas. El endpoint, la clave y la estructura de la solicitud son los mismos.
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://synthorai.io/v1",
api_key="sk-syn-...",
)
resp = client.chat.completions.create(
model="deepseek-v4.1-flash-1017",
# model="gemini-3.8-flash", # descomenta esta línea, comenta la de arriba
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-v4.1-flash-1017",
// model: "gemini-3.8-flash", // descomenta esta línea, comenta la de arriba
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-v4.1-flash-1017",
# "model": "gemini-3.8-flash", # descomenta esta línea, comenta la de arriba
"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-v4.1-flash-1017",
// Model: "gemini-3.8-flash", // descomenta esta línea, comenta la de arriba
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-v4.1-flash-1017")
// .model("gemini-3.8-flash") // descomenta esta línea, comenta la de arriba
.addUserMessage("Summarize this diff")
.reasoningEffort(ReasoningEffort.MEDIUM)
.build());
System.out.println(resp.choices().get(0).message().content().orElse(""));Preguntas frecuentes
¿Cuál es más barato, DeepSeek V4.1 Flash (1017) o Gemini 3.8 Flash?
DeepSeek V4.1 Flash (1017) es más barato en Entrada / 1M tokens ($0.3 frente a $0.75, una diferencia de 2.5×). En otras filas puede ser al revés: la tabla de arriba recoge todas las tarifas, y el coste real depende de tu combinación de uso.
¿Puedo hacer pruebas A/B de DeepSeek V4.1 Flash (1017) frente a Gemini 3.8 Flash sin dos integraciones?
Sí. Los dos se sirven desde el mismo endpoint compatible con OpenAI y con una sola clave API. Para cambiar de uno a otro basta con tocar una línea, el nombre del modelo, así que puedes mandar una parte del tráfico a cada uno y comparar directamente las facturas.
¿Admiten DeepSeek V4.1 Flash (1017) y Gemini 3.8 Flash caché de prompts?
Sí. Los dos cobran las lecturas de caché por debajo de su tarifa de entrada, así que las cargas de trabajo que reutilizan un prefijo ya cacheado cuestan menos de lo que sugieren los precios de lista. Las tarifas exactas de lectura de caché están en la tabla de precios de arriba.