Nouveau Inscription gratuite, 10 appels offerts. Jusqu'à 1 $, sans carte.

DeepSeek V4.1 Flash (1017) vs Qwen3.8 Max

vs

Lequel choisir, et quand

Les deux modèles acceptent du texte et des images en entrée, produisent du texte et prennent en charge la conversation, la vision, le code, le raisonnement et les outils, avec un contexte d’environ un million de tokens (1000000 pour deepseek-v4.1-flash-1017, 983616 pour qwen3.8-max). Ils se distinguent donc surtout par leurs prix et leur capacité de sortie. deepseek-v4.1-flash-1017 est environ 6.7 fois moins cher en entrée, 5 fois moins cher en sortie et environ 42 fois moins cher pour les lectures du cache, et autorise jusqu’à 393216 tokens en sortie contre 131072. Choisissez-le pour les traitements à grand volume, ceux qui utilisent beaucoup le cache ou les générations très longues. Choisissez qwen3.8-max si vous avez besoin de sorties structurées, une fonctionnalité non mentionnée pour deepseek-v4.1-flash-1017, à $2/$6 par million de tokens.

Benchmarks

DeepSeek V4.1 Flash (1017) : le fournisseur n'a publié aucun résultat de benchmark.

Au-dessus de la moyenneNon dépasséQwen3.8 Max31 / 408 / 40
DeepSeek V4.1 Flash (1017) Qwen3.8 Max autres modèles mesurés moyenne des modèles comparés ★ aucun autre modèle n'a fait mieux
SWE-Bench Pro
N/A
67.7%
AndroidBench
N/A
75.1%
Cybergym
N/A
78.5%
HealthBench
N/A
aucun autre modèle n'a fait mieux 60.2%
JobBench
N/A
53.4%
PLawBench
N/A
aucun autre modèle n'a fait mieux 73.2%
GPQA Diamond
N/A
92.6%
Agents' Last Exam
N/A
27%

Chiffres publiés par les fournisseurs : Alibaba (Qwen) Anthropic ByteDance DeepSeek Google MiniMax Moonshot OpenAI Tencent Z.ai

Tarifs

DeepSeek V4.1 Flash (1017) Qwen3.8 Max Δ
Entrée / 1M de tokens $0.3 $2 0.15×
Sortie / 1M de tokens $1.2 $6 0.2×
Lecture de cache / 1M de tokens $0.006 $0.25 0.024×
Écriture de cache pas de frais distincts 1.25x -

Tarifs relevés dans le catalogue en direct à la génération du site ; la page de chaque modèle affiche la grille tarifaire à jour.

Leur position : prix en entrée pour 1M de tokens, parmi les 79 modèles de chat facturés dans cette unité (échelle logarithmique)

Capacités

DeepSeek V4.1 Flash (1017) Qwen3.8 Max
Appel d'outils oui oui
Contrôle de la réflexion oui, réglage du fournisseur non publié oui, réglage du fournisseur non publié
Sortie structurée - oui
Mise en cache des prompts implicite (automatique) implicite + explicite
Durée de vie du cache no fixed TTL (evicted when unused) explicit: 5m, reset on hit
Préfixe minimal mis en cache non publié 1024 tokens

Spécifications

DeepSeek V4.1 Flash (1017) Qwen3.8 Max
Modalités d'entrée texte image texte image
Modalités de sortie texte texte
Date de sortie 2026-10-17 2026-08-03
Fenêtre de contexte 1M 984K
Sortie maximale 393K 131K

Les spécifications sont reprises de la documentation de chaque fournisseur ; quand un fournisseur ne publie pas une valeur, la ligne est omise et non déduite. Sources complètes : DeepSeek V4.1 Flash (1017) · Qwen3.8 Max

Un prompt, deux modèles, mesurés via la passerelle

PROMPT Explain to a CFO, in exactly three sentences, why our LLM bill doubled after we enabled reasoning. CRITÈRE exactement 3 phrases

DeepSeek V4.1 Flash (1017) réussi · 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.

sortie 253 tok (+178 réflexion) latence 5.4 s

Qwen3.8 Max réussi · 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.

sortie 378 tok (+305 réflexion) latence 8.6 s

Le respect de la consigne (exactement trois phrases, ça se compte), l'adaptation au public visé (le registre d'un directeur financier) et l'écart de facturation dû à la réflexion masquée, que révèlent les compteurs de tokens ci-dessous.

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. CRITÈRE le correctif passe les tests

DeepSeek V4.1 Flash (1017) réussi · 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.

sortie 1300 tok (+1095 réflexion) latence 11.8 s

Qwen3.8 Max réussi · 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.

sortie 1616 tok (+1411 réflexion) latence 34.7 s

La justesse réelle du correctif (il s'exécute), la densité de l'explication et l'économie de tokens sur une tâche bien délimitée.

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. CRITÈRE JSON valide, schéma exact

DeepSeek V4.1 Flash (1017) réussi · 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"}

sortie 1375 tok (+1337 réflexion) latence 12.2 s

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

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

sortie 1199 tok (+1141 réflexion) latence 24.4 s

Le respect du schéma (aucun champ inventé), la tentation d'halluciner (le texte indique que la guidance n'est pas communiquée) et les différences entre les mécanismes de sortie structurée.

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. CRITÈRE 120 mots, 0 mot interdit

DeepSeek V4.1 Flash (1017) réussi · 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.

sortie 2487 tok (+2335 réflexion) latence 17.1 s

Qwen3.8 Max réussi · 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.

sortie 2744 tok (+2591 réflexion) latence 46.3 s

Le respect des contraintes (nombre de mots, liste de mots interdits, une seule question), l'empreinte stylistique et la maîtrise de la longueur.

Passez de l'un à l'autre en changeant une seule ligne

Les deux identifiants figurent dans chaque onglet ci-dessous : les deux lignes surlignées sont le seul changement. Même endpoint, même clé, même format de requête.

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="qwen3.8-max",  # décommentez cette ligne, commentez celle du dessus
    messages=[{"role": "user", "content": "Summarize this diff"}],
    reasoning_effort="medium",
)
print(resp.choices[0].message.content)

Obtenez votre clé API →

FAQ

Lequel est le moins cher, DeepSeek V4.1 Flash (1017) ou Qwen3.8 Max ?

DeepSeek V4.1 Flash (1017) est moins cher sur la ligne « Entrée / 1M de tokens » ($0.3 contre $2, soit un écart de 6.7×). D'autres lignes peuvent dire l'inverse : le tableau ci-dessus donne la grille tarifaire complète, et le coût réel dépend de la composition de votre trafic.

Puis-je faire un test A/B entre DeepSeek V4.1 Flash (1017) et Qwen3.8 Max sans deux intégrations ?

Oui. Les deux passent par le même endpoint compatible OpenAI, avec une seule clé API. Pour passer de l'un à l'autre, il suffit de changer l'identifiant du modèle, soit une ligne : vous pouvez donc envoyer une part du trafic à chacun et comparer directement les factures.

DeepSeek V4.1 Flash (1017) et Qwen3.8 Max prennent-ils en charge la mise en cache des prompts ?

Oui. Les deux facturent les lectures de cache moins cher que leur tarif d'entrée : une charge de travail dont le préfixe est déjà en cache coûte donc moins que ne le laissent penser les tarifs publics. Les lignes de lecture de cache figurent dans le tableau des tarifs ci-dessus.

Comparatifs associés

Nos études, mesures à l'appui