Nuevo Regístrate gratis, 10 llamadas de regalo. Hasta 1 $, sin tarjeta.

DeepSeek V4 Pro vs Qwen3.8 Max

vs

Cuál usar y cuándo

Elige deepseek-v4-pro para trabajo solo de texto en volumen: es más barato por millón de tokens en entrada ($1.32 frente a $2) y en salida ($3.96 frente a $6, en torno a 1.5x), sus lecturas de caché están a $0.132 frente a $0.25, y permite hasta 393216 tokens de salida frente a 131072, además de poder apagar el pensamiento. Elige qwen3.8-max cuando necesites entrada de imagen, ya que acepta texto e imágenes mientras que deepseek-v4-pro va de texto a texto. El contexto está prácticamente empatado, 1000000 frente a 983616 tokens, y ambos cubren chat, código, razonamiento y herramientas.

Benchmarks

Sobre la mediaNinguno mejorDeepSeek V4 Pro5 / 100 / 10Qwen3.8 Max31 / 408 / 40
DeepSeek V4 Pro Qwen3.8 Max otros modelos medidos media de los modelos comparados ★ ningún otro modelo puntuó más alto
SWE-Bench Pro
59%
67.7%
AndroidBench
N/A
75.1%
Cybergym
N/A
78.5%
HealthBench
N/A
ningún otro modelo puntuó más alto 60.2%
JobBench
N/A
53.4%
PLawBench
N/A
ningún otro modelo puntuó más alto 73.2%
Humanity's Last Exam no tools
37.7%
43.6%
Agents' Last Exam
N/A
27%

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

Precios

DeepSeek V4 Pro Qwen3.8 Max Δ
Entrada / 1M tokens $1.32 $2 0.66×
Salida / 1M tokens $3.96 $6 0.66×
Lectura de caché / 1M tokens $0.132 $0.25 0.53×
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 76 modelos de chat que se facturan en esta unidad (escala logarítmica)

DeepSeek V4 Pro · $1.32 Qwen3.8 Max · $2
$0.05 · Qwen3 VL Flash $30 · GPT-5.4 Pro

Capacidades

DeepSeek V4 Pro Qwen3.8 Max
Uso de herramientas sí sí
Control del razonamiento configurable

sí

el proveedor no publica cómo ajustarlo

Salida estructurada sí 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 1024 tokens

Especificaciones

DeepSeek V4 Pro Qwen3.8 Max
Modalidades de entrada texto texto imagen
Modalidades de salida texto texto
Lanzamiento 2026-04-24 2026-08-03
Ventana de contexto 1M 984K
Salida máxima 393K 131K
Parámetro de razonamiento
  • thinking.type
  • reasoning_effort
-
Valores aceptados
thinking.type
  • enabled
  • disabled
reasoning_effort
  • high
  • max (low and medium map to high, xhigh maps to max)
-
Valor por defecto

enabled, with reasoning_effort high

some complex agent requests are automatically set to max

-

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 Pro · Qwen3.8 Max

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 Pro superado · 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.

salida 641 tok (+545 razonamiento) latencia 11.5 s

Qwen3.8 Max superado · 3 sentences

Enabling reasoning makes the model produce additional hidden steps before responding, and those tokens are billable. It also tends to lengthen each interaction because the model works through more possibilities before settling on an answer. Therefore, the bill doubled mainly due to higher compute and token usage per request, not necessarily because the number of requests doubled.

salida 378 tok (+305 razonamiento) latencia 8.6 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 Pro 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 ``` **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. […]

salida 2418 tok (+2131 razonamiento) latencia 35.6 s

Qwen3.8 Max 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 the original code starts `best` and `cur` at `0`, so it counts adjacent equal *transitions* rather than the number of items in the run. A run of length `n` has only `n - 1` equal-neighbor transitions, so single-element inputs return `0`, and runs that reach the end are undercounted by one. Initializing the current run to `1` for the first element, resetting it to `1` on a break, and updating `best` from that count fixes the off-by-one.

salida 1616 tok (+1411 razonamiento) latencia 34.7 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 Pro superado · 5/5 fields, guidance null

{ "company": "Meridian Robotics", "quarter": "September quarter", "revenue_usd_m": 412, "growth_pct": "eleven and change", "guidance": null }

salida 1204 tok (+1153 razonamiento) latencia 19.9 s

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

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

salida 1199 tok (+1141 razonamiento) latencia 24.4 s

Respeto del esquema (sin campos inventados), tentación de alucinar (la guidance se omite a propósito) y diferencias entre las vías de salida estructurada.

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 Pro sin respuesta que evaluar · no answer text within 16,384 tokens (all of it went to thinking)

El modelo no devolvió ningún texto de respuesta: todo el presupuesto de tokens se fue en razonamiento oculto.

salida 8193 tok (+8192 razonamiento) latencia 106.2 s

Qwen3.8 Max superado · 120 words, 0 banned, 1 question

Today, our API gateway adds prompt caching across major model providers. It stores prompts and responses in one fast cache layer. Teams can lower token spend, reduce latency, and repeat reliable answers. The feature supports OpenAI, Anthropic, Google, and Mistral through one configuration. You can set retention rules, scope access, and invalidate entries quickly. How does your team maintain consistent results during provider outages? Approved cached responses keep applications stable while fallback routes recover. The dashboard shows hit rates, savings, latency, and provider usage. Engineers receive audit trails for every cached prompt, enabling safer testing. Product managers can compare cost trends before and after cache adoption. Start with a small route, then safely expand caching to production traffic right now.

salida 2744 tok (+2591 razonamiento) latencia 46.3 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-pro",
    # model="qwen3.8-max",  # 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 Pro o Qwen3.8 Max?

DeepSeek V4 Pro es más barato en Entrada / 1M tokens ($1.32 frente a $2, una diferencia de 1.5×). 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 Pro frente a Qwen3.8 Max 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 Pro y Qwen3.8 Max 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.

Comparativas relacionadas

De nuestros estudios con mediciones