DeepSeek V4.1 Flash vs Qwen3.8 Flash

vs

Cuál usar y cuándo

Ambos modelos comparten una ventana de contexto de 1,000,000 tokens, entrada de texto e imagen y los mismos flags de chat, visión, código, razonamiento y herramientas, por lo que la diferencia es el costo y el límite de salida. qwen3.8-flash cuesta la mitad en el precio de entrada ($0.15 vs $0.3 por millón) y es aproximadamente 2.6x más barato en la salida ($0.47 vs $1.2), también acepta video, incluye un flag de contexto largo y permite desactivar el pensamiento, lo que lo convierte en la opción predeterminada para trabajo de alto volumen o ingesta multimodal. Elija deepseek-v4.1-flash cuando necesite una respuesta única más larga de lo que permite el límite de Qwen: 393,216 tokens de salida máxima frente a 131,072, aproximadamente 3x el espacio.

Benchmarks

Sobre la mediaNinguno mejorDeepSeek V4.1 Flash14 / 194 / 19Qwen3.8 Flash12 / 163 / 16
DeepSeek V4.1 Flash Qwen3.8 Flash otros modelos medidos media de los modelos comparados ★ ningún otro modelo puntuó más alto
DeepSWE 1.1
ningún otro modelo puntuó más alto 74.2%
58.7%
OSWorld 2.0 partial
N/A
52.3%
Cybergym
ningún otro modelo puntuó más alto 88.1%
N/A
JobBench
N/A
55.7%
GPQA Diamond
90.9%
91.7%
ERQA
N/A
ningún otro modelo puntuó más alto 72.3%
Agents' Last Exam
31.8%
N/A
LVBench
N/A
76.6%

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

Precios

DeepSeek V4.1 Flash Qwen3.8 Flash Δ
Entrada / 1M tokens $0.3 $0.15 2×
Salida / 1M tokens $1.2 $0.47 2.6×
Lectura de caché / 1M tokens $0.006 $0.016 0.38×
Escritura en caché sin cargo aparte 1.25x -

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 80 modelos de chat que se facturan en esta unidad (escala logarítmica)

$0.05 · Qwen3 VL Flash $30 · GPT-5.4 Pro

Capacidades

DeepSeek V4.1 Flash Qwen3.8 Flash
Uso de herramientas sí sí
Control del razonamiento

sí

el proveedor no publica cómo ajustarlo

configurable
Salida estructurada - sí
Caché de prompts implícito (automático) implícito + explícito
Duración de la caché no fixed TTL (evicted when unused) explicit: 5m, reset on hit
Prefijo mínimo en caché no publicado 1,024 tokens

Especificaciones

DeepSeek V4.1 Flash Qwen3.8 Flash
Modalidades de entrada texto imagen texto imagen vídeo
Modalidades de salida texto texto
Lanzamiento 2026-09-10 2026-08-27
Ventana de contexto 1M 1M
Salida máxima 393K 131K
Parámetro de razonamiento -
  • enable_thinking
  • thinking_budget
  • preserve_thinking
Valores aceptados -
enable_thinking
  • true
  • false
thinking_budget
  • in tokens
preserve_thinking
  • true
  • false
Valor por defecto -

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

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 · Qwen3.8 Flash

Un mismo prompt en los dos modelos, medido a través de la pasarela

PROMPT Explain to a CFO, in exactly three sentences, why our LLM bill doubled after we enabled reasoning. COMPROBACIÓN 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 razonamiento) latencia 14.6 s

Qwen3.8 Flash superado · 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.

salida 330 tok (+262 razonamiento) latencia 8.9 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.

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. COMPROBACIÓN la corrección 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 razonamiento) latencia 11.4 s

Qwen3.8 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 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.

salida 2123 tok (+1933 razonamiento) latencia 43.8 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.

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. COMPROBACIÓN 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 razonamiento) latencia 15.1 s

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

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

salida 519 tok (+463 razonamiento) latencia 10.5 s

Respeto del esquema (sin campos inventados), tentación de alucinar (la guidance se omite a propósito) y diferencias entre las vías 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. COMPROBACIÓN 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 razonamiento) latencia 9.0 s

Qwen3.8 Flash superado · 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.

salida 5958 tok (+5805 razonamiento) latencia 88.8 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",
    # model="qwen3.8-flash",  # descomenta esta línea, comenta la de arriba
    messages=[{"role": "user", "content": "Summarize this diff"}],
    reasoning_effort="medium",
)
print(resp.choices[0].message.content)

Obtén tu clave API →

Preguntas frecuentes

¿Cuál es más barato, DeepSeek V4.1 Flash o Qwen3.8 Flash?

Qwen3.8 Flash es más barato en Entrada / 1M tokens ($0.15 frente a $0.3, una diferencia de 2.0×). 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 frente a Qwen3.8 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 y Qwen3.8 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.

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