DeepSeek V4 Flash (0731) vs DeepSeek V4 Pro (0813)
Cuál usar y cuándo
Estos dos hermanos de DeepSeek están configurados de forma idéntica sobre el papel: ambos incluyen una ventana de contexto de 1000000 de tokens, 393216 tokens de salida máxima, son solo de entrada y salida de texto, y tienen los mismos flags de chat, código, razonamiento y herramientas. La única diferencia real en la hoja de especificaciones es la tabla de tarifas, donde deepseek-v4-pro-0813 cuesta unas 3 veces más en cada nivel ($1.32 frente a $0.44 en entrada, $3.96 frente a $1.32 en salida, $0.132 frente a $0.044 en lecturas de caché). Usa deepseek-v4-flash-0731 por defecto para trabajo por volumen y recurre al nivel 0813 Pro solo si tus propias evaluaciones justifican el costo adicional.
Benchmarks
19 medidos en ambos.
Publicado por los proveedores: Alibaba (Qwen) Anthropic ByteDance DeepSeek Google MiniMax Moonshot OpenAI Tencent Z.ai
Precios
| DeepSeek V4 Flash (0731) | DeepSeek V4 Pro (0813) | Δ | |
|---|---|---|---|
| Entrada / 1M tokens | $0.44 | $1.32 | 0.33× |
| Salida / 1M tokens | $1.32 | $3.96 | 0.33× |
| Lectura de caché / 1M tokens | $0.044 | $0.132 | 0.33× |
| Escritura en caché | sin cargo aparte | 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 76 modelos de chat que se facturan en esta unidad (escala logarítmica)
Capacidades
| DeepSeek V4 Flash (0731) | DeepSeek V4 Pro (0813) | |
|---|---|---|
| Uso de herramientas | sí | sí |
| Control del razonamiento | sí el proveedor no publica cómo ajustarlo | siempre activo |
| Salida estructurada | sí | sí |
| Caché de prompts | implícito (automático) | implícito (automático) |
| Duración de la caché | no fixed TTL (evicted when unused) | no fixed TTL (evicted when unused) |
| Prefijo mínimo en caché | no publicado | no publicado |
Especificaciones
| DeepSeek V4 Flash (0731) | DeepSeek V4 Pro (0813) | |
|---|---|---|
| Modalidades de entrada | texto | texto |
| Modalidades de salida | texto | texto |
| Lanzamiento | 2026-07-31 | 2026-08-13 |
| Ventana de contexto | 1M | 1M |
| Salida máxima | 393K | 393K |
| Parámetro de razonamiento | - | reasoning_effort |
| Valores aceptados | - | reasoning_effort
|
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 Flash (0731) · DeepSeek V4 Pro (0813)
Un mismo prompt en los dos modelos, medido a través de la pasarela
DeepSeek V4 Flash (0731) superado · 3 sentences
Enabling reasoning mode prompts the model to generate extensive internal chain-of-thought tokens before answering, often multiplying total token output per query by several times. This directly inflates costs because we are billed per token, and these reasoning tokens are processed at a premium compute tier that carries a higher price per million tokens. However, this spend buys measurably higher accuracy and fewer failed calls, so we are tracking it against specific error-reduction KPIs to ensure the ROI justifies the increase.
salida 365 tok (+266 razonamiento) latencia 5.1 s
DeepSeek V4 Pro (0813) superado · 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.
salida 308 tok (+226 razonamiento) latencia 5.1 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 Flash (0731) 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 best = max(best, cur) else: cur = 1 return best ``` The original bug stems from initializing `cur` to 0 and only incrementing it when adjacent elements are equal, which counts the number of *equal transitions* rather than the actual run length—so every run of length L is reported as L−1, and a single‑element run (with no transitions) yields 0. Moreover, because `best` is updated only inside the equality branch, it never accounts for a run that ends at the last element if that run is longer than any previously seen (though the real issue remains the off‑by‑one). […]
salida 1268 tok (+1016 razonamiento) latencia 14.0 s
DeepSeek V4 Pro (0813) 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` 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.
salida 1315 tok (+1130 razonamiento) latencia 16.9 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 Flash (0731) superado · 5/5 fields, guidance null
{ "company": "Meridian Robotics", "quarter": "Q3", "revenue_usd_m": 412, "growth_pct": null, "guidance": null }
salida 1119 tok (+1072 razonamiento) latencia 12.3 s
DeepSeek V4 Pro (0813) superado · 5/5 fields, guidance null
{"company":"Meridian Robotics","quarter":"September quarter","revenue_usd_m":412,"growth_pct":11.0,"guidance":null}
salida 2155 tok (+2121 razonamiento) latencia 26.0 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 Flash (0731) no superado · 141 words, 0 banned, 1 question
**Introducing Prompt Cache for API Gateway** We are pleased to announce Prompt Cache, a new feature that stores and reuses identical prompt prefixes across all connected LLM providers. By automatically recognizing repeated requests, this cache reduces token consumption and lowers latency without altering your application logic. Whether you use OpenAI, Anthropic, or open-source models, the cache operates transparently, ensuring consistent behavior while cutting costs. Developers can configure cache TTL and scoping rules via a simple API call, giving you precise control over data freshness and privacy. This feature also minimizes redundant upstream calls, freeing provider rate limits for more critical workloads. Start caching today through the dashboard or CLI, and watch your operational expenses drop significantly. […]
salida 254 tok (+80 razonamiento) latencia 4.4 s
DeepSeek V4 Pro (0813) superado · 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.
salida 2845 tok (+2694 razonamiento) latencia 25.5 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-flash-0731",
# model="deepseek-v4-pro-0813", # 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-flash-0731",
// model: "deepseek-v4-pro-0813", // 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-flash-0731",
# "model": "deepseek-v4-pro-0813", # 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-flash-0731",
// Model: "deepseek-v4-pro-0813", // 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-flash-0731")
// .model("deepseek-v4-pro-0813") // 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 Flash (0731) o DeepSeek V4 Pro (0813)?
DeepSeek V4 Flash (0731) es más barato en Entrada / 1M tokens ($0.44 frente a $1.32, una diferencia de 3.0×). 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 Flash (0731) frente a DeepSeek V4 Pro (0813) 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 Flash (0731) y DeepSeek V4 Pro (0813) 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.