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DeepSeek V4.1 Flash vs Qwen3.7 Plus

vs

Cuál usar y cuándo

Ambos comparten una ventana de contexto de 1,000,000 tokens, por lo que la diferencia está en el espacio de salida, las entradas y el precio: deepseek-v4.1-flash cuesta $0.3 en entrada y $1.2 en salida frente a $0.4 y $1.6 para qwen3.7-plus (aproximadamente 1.3x en ambos casos), con lecturas de caché a $0.03 frente a $0.08, aproximadamente 2.7x más barato, y puede generar hasta 393216 tokens en lugar de 65536. Elige deepseek-v4.1-flash para trabajos de gran volumen con mucho uso de caché y generaciones individuales muy largas. Elige qwen3.7-plus cuando necesites entradas de vídeo junto con texto e imágenes, o quieras desactivar el razonamiento mediante un interruptor, teniendo en cuenta que la entrada de razonamiento se factura a $1.6 por millón.

Benchmarks

Sobre la mediaNinguno mejorDeepSeek V4.1 Flash16 / 194 / 19Qwen3.7 Plus8 / 125 / 12
DeepSeek V4.1 Flash Qwen3.7 Plus otros modelos medidos media de los modelos comparados ningún otro modelo puntuó más alto
NL2Repo
64%
41.1%
ScreenSpot-Pro
N/A
ningún otro modelo puntuó más alto 79%
Cybergym
ningún otro modelo puntuó más alto 88.1%
N/A
Humanity's Last Exam no tools
36.8%
34.7%
Agents' Last Exam
31.8%
N/A
RealWorldQA
N/A
ningún otro modelo puntuó más alto 86.9%

Publicado por los proveedores: Alibaba (Qwen) Anthropic ByteDance DeepSeek Google MiniMax Moonshot OpenAI Tencent Z.ai

Precios

DeepSeek V4.1 Flash Qwen3.7 Plus Δ
Entrada / 1M tokens $0.3 $0.4 0.75×
Salida / 1M tokens $1.2 $1.6 0.75×
Lectura de caché / 1M tokens $0.03 $0.08 0.38×
Escritura en caché sin cargo por separado 1.25x -

Tarifas del catálogo en vivo en el momento de la compilación; la página de cada modelo incluye la ficha actualizada.

Dónde se sitúan - precio de entrada por 1M de tokens en todos los 69 modelos de chat en esta unidad de facturación (escala logarítmica)

Capacidades

DeepSeek V4.1 Flash Qwen3.7 Plus
Uso de herramientas
Control de pensamiento sí - el proveedor no publica el control configurable
Salida estructurada -
Caché de prompt implícito (automático) implícito + explícito
Tiempo de vida de la caché no fixed TTL (evicted when unused) explicit: 5m, reset on hit
Prefijo mínimo en caché no publicado 1024 tokens

Especificaciones

DeepSeek V4.1 Flash Qwen3.7 Plus
Modalidades de entrada texto imagen texto imagen vídeo
Modalidades de salida texto texto
Lanzamiento 2026-09-10 2026-06-01
Ventana de contexto 1M 1M
Salida máxima 393K 66K
Parámetro de pensamiento -
  • enable_thinking
  • thinking_budget
  • preserve_thinking
Valores aceptados -
enable_thinking
  • true
  • false
thinking_budget
  • in tokens
preserve_thinking
  • true
  • false
Predeterminado -

on

the Qwen3.7 Plus series is hybrid thinking with thinking enabled by default, and preserve_thinking is off

Las especificaciones se transcriben de la documentación de cada proveedor; si un proveedor no publica una fila, se omite en lugar de inferirse. Fuentes completas: DeepSeek V4.1 Flash · Qwen3.7 Plus

Un prompt, ambos modelos - medido a través del gateway

PROMPT Explain to a CFO, in exactly three sentences, why our LLM bill doubled after we enabled reasoning. COMPROBAR exactamente 3 frases

DeepSeek V4.1 Flash superado · 3 sentences

Enabling reasoning changed the unit economics: the model now spends extra billable tokens internally to “think” before producing the answer, and those reasoning tokens are charged like output tokens even though users never see them. That added token generation—plus longer contexts and occasional retries on harder prompts—roughly doubled our cost per request. We can control this by capping reasoning depth, routing only complex queries to reasoning models, and caching common prompts to bring the bill back down.

salida 423 tok (+327 pensamiento) latencia 14.6 s

Qwen3.7 Plus superado · 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.

salida 1428 tok (+1345 pensamiento) latencia 25.2 s

Seguimiento de la instrucción (exactamente tres frases - contables), adaptación a la audiencia (registro de CFO), y la brecha de facturación por pensamiento oculto que los medidores de tokens de abajo dejan ver.

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. COMPROBAR el arreglo pasa las pruebas

DeepSeek V4.1 Flash superado · 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` is counting equal adjacent pairs, not elements in the current run: every time `xs[i] == xs[i - 1]`, the run length increases by one element, but the first element of the run was never counted, so all runs are undercounted by one. Also, `best` starts at `0`, so single-element inputs return `0` instead of `1`, and a one-element run ending at the last index is missed entirely.

salida 918 tok (+733 pensamiento) latencia 11.4 s

Qwen3.7 Plus superado · 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. […]

salida 2317 tok (+2005 pensamiento) latencia 40.5 s

Si el arreglo es realmente correcto (ejecutable), la densidad de la explicación, y la eficiencia en tokens sobre una tarea acotada.

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. COMPROBAR JSON válido, esquema exacto

DeepSeek V4.1 Flash superado · 5/5 fields, guidance "withheld pending the Q4 close"

{"company":"Meridian Robotics","quarter":"September quarter","revenue_usd_m":412,"growth_pct":11.0,"guidance":"withheld pending the Q4 close"}

salida 1707 tok (+1667 pensamiento) latencia 15.1 s

Qwen3.7 Plus superado · 5/5 fields, guidance null

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

salida 1807 tok (+1750 pensamiento) latencia 31.6 s

Obediencia al esquema (sin campos inventados), presión de alucinación (guidance se retiene explícitamente), y diferencias en la ruta de salida estructurada.

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. COMPROBAR 120 palabras, 0 palabras prohibidas

DeepSeek V4.1 Flash superado · 116 words, 0 banned, 1 question

Today we're launching Cross-Provider Prompt Cache for our API gateway. It stores identical prompt requests and their responses across supported model providers, then serves cached results when a match is found. Teams can cut duplicate inference costs, reduce latency, and keep behavior consistent during provider failover. The cache works with configurable TTLs, per-route rules, and cache-key controls, so you decide what is reusable and what must stay fresh. Does your application send the same prompts to multiple providers? Now your gateway can answer many of those calls without another upstream request. Existing observability dashboards show hit rates, saved tokens, and estimated spend reduction. Enable it in the gateway console, set your policy, and start caching today.

salida 917 tok (+770 pensamiento) latencia 9.0 s

Qwen3.7 Plus superado · 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.

salida 4453 tok (+4312 pensamiento) latencia 76.8 s

Obediencia a las restricciones (presupuesto de palabras, lista de palabras prohibidas, la única pregunta), huella de estilo, y control de la longitud.

Cambia entre ellos con una línea

Ambos IDs están en cada pestaña a continuación - el par de líneas resaltadas es la única edición. Mismo endpoint, misma clave, misma estructura de solicitud.

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",
    # model="qwen3.7-plus",  # descomenta esta línea, comenta la de arriba
    messages=[{"role": "user", "content": "Summarize this diff"}],
    reasoning_effort="medium",
)
print(resp.choices[0].message.content)

Obtén tu clave API →

Preguntas frecuentes

¿Cuál es más barato, DeepSeek V4.1 Flash o Qwen3.7 Plus?

DeepSeek V4.1 Flash es más barato en entrada / 1m tokens ($0.3 vs $0.4, con una diferencia de 1.3×). Otras filas pueden indicar lo contrario - la tabla anterior muestra la ficha completa, y el costo real depende de su combinación.

¿Puedo hacer pruebas A/B de DeepSeek V4.1 Flash frente a Qwen3.7 Plus sin dos integraciones?

Sí. Ambos se sirven a través del mismo endpoint compatible con OpenAI con una clave API - el cambio es una modificación de una línea en la cadena del modelo, por lo que puede enrutar una fracción del tráfico a cada uno y comparar las facturas directamente.

¿Admiten DeepSeek V4.1 Flash y Qwen3.7 Plus caché de prompts?

Sí - ambos cobran las lecturas en caché por debajo de su tarifa de entrada, por lo que las cargas de trabajo con prefijo caliente cuestan menos de lo que sugieren las tarifas de lista. Las filas exactas de lectura en caché están en la tabla de precios de arriba.

Comparaciones relacionadas

De nuestros estudios medidos