DeepSeek V4.1 Flash vs Qwen3.8 Flash
Lequel, quand
Les deux modèles partagent une fenêtre de contexte de 1,000,000 de jetons, une entrée texte et image, et les mêmes paramètres pour le chat, la vision, le code, le raisonnement et les outils, la différence réside donc dans le coût et le plafond de sortie. qwen3.8-flash coûte la moitié du prix en entrée ($0.15 contre $0.3 par million) et est environ 2.6x moins cher en sortie ($0.47 contre $1.2), il accepte également la vidéo, intègre un paramètre de contexte long et permet de désactiver la réflexion, ce qui en fait le choix par défaut pour les travaux d'ingestion multimodale ou à haut volume. Choisissez deepseek-v4.1-flash lorsque vous avez besoin d'une réponse unique plus longue que la limite de Qwen ne le permet : 393,216 jetons de sortie maximum contre 131,072, soit environ 3x plus d'espace.
Benchmarks
Chiffres publiés par les fournisseurs : Alibaba (Qwen) Anthropic ByteDance DeepSeek Google MiniMax Moonshot OpenAI Tencent Z.ai
Tarification
| DeepSeek V4.1 Flash | Qwen3.8 Flash | Δ | |
|---|---|---|---|
| Entrée / 1M tokens | $0.3 | $0.15 | 2× |
| Sortie / 1M tokens | $1.2 | $0.47 | 2.6× |
| Lecture en cache / 1M tokens | $0.03 | $0.016 | 1.9× |
| Écriture cache | aucun frais supplémentaire | 1.25x | - |
Tarifs issus du catalogue en direct au moment de la compilation ; chaque page de modèle présente la fiche actuelle.
Où ils se situent - prix en entrée pour 1M de tokens sur l'ensemble des 71 modèles chat pour cette unité de facturation (échelle logarithmique)
Capacités
| DeepSeek V4.1 Flash | Qwen3.8 Flash | |
|---|---|---|
| Utilisation d'outils | oui | oui |
| Contrôle de la réflexion | oui - réglage du fournisseur non publié | configurable |
| Sortie structurée | - | oui |
| Mise en cache du prompt | implicite (automatique) | implicite + explicite |
| Durée de vie du cache | no fixed TTL (evicted when unused) | explicit: 5m, reset on hit |
| Préfixe minimum mis en cache | non publié | 1024 jetons |
Spécifications
| DeepSeek V4.1 Flash | Qwen3.8 Flash | |
|---|---|---|
| Modalités d'entrée | texte image | texte image vidéo |
| Modalités de sortie | texte | texte |
| Sortie | 2026-09-10 | 2026-08-27 |
| Fenêtre de contexte | 1M | 1M |
| Sortie maximale | 393K | 131K |
| Paramètre de réflexion | - |
|
| Valeurs acceptées | - | enable_thinking
thinking_budget
preserve_thinking
|
| Par défaut | - | 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 |
Les spécifications sont transcrites à partir de la documentation de chaque fournisseur ; une ligne qu'un fournisseur ne publie pas est omise plutôt que déduite. Sources complètes : DeepSeek V4.1 Flash · Qwen3.8 Flash
Un prompt, deux modèles - mesurés via la passerelle
DeepSeek V4.1 Flash réussi · 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.
sortie 423 tok (+327 réflexion) latence 14.6 s
Qwen3.8 Flash réussi · 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.
sortie 330 tok (+262 réflexion) latence 8.9 s
Suivi de l'instruction (exactement trois phrases - comptables), adaptation à l'audience (registre CFO), et l'écart de facturation lié à la réflexion cachée que les compteurs de tokens ci-dessous révèlent.
DeepSeek V4.1 Flash réussi · 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.
sortie 918 tok (+733 réflexion) latence 11.4 s
Qwen3.8 Flash réussi · 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.
sortie 2123 tok (+1933 réflexion) latence 43.8 s
Si le correctif est réellement juste (exécutable), la densité de l'explication, et l'efficacité en tokens sur une tâche bornée.
DeepSeek V4.1 Flash réussi · 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"}
sortie 1707 tok (+1667 réflexion) latence 15.1 s
Qwen3.8 Flash réussi · 5/5 fields, guidance null
{ "company": "Meridian Robotics", "quarter": "September quarter", "revenue_usd_m": 412, "growth_pct": 11, "guidance": null }
sortie 519 tok (+463 réflexion) latence 10.5 s
Respect du schéma (aucun champ inventé), pression d'hallucination (guidance est explicitement retenue), et différences de chemin pour la sortie structurée.
DeepSeek V4.1 Flash réussi · 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.
sortie 917 tok (+770 réflexion) latence 9.0 s
Qwen3.8 Flash réussi · 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.
sortie 5958 tok (+5805 réflexion) latence 88.8 s
Respect des contraintes (budget de mots, liste de mots interdits, l'unique question), empreinte stylistique, et contrôle de la longueur.
Basculez de l'un à l'autre avec une seule ligne
Les deux ids sont dans chaque onglet ci-dessous - la paire de lignes en surbrillance est la seule modification. Même endpoint, même clé, même structure 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",
# model="qwen3.8-flash", # décommentez cette ligne, commentez celle du dessus
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-v4.1-flash",
// model: "qwen3.8-flash", // décommentez cette ligne, commentez celle du dessus
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-v4.1-flash",
# "model": "qwen3.8-flash", # décommentez cette ligne, commentez celle du dessus
"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-v4.1-flash",
// Model: "qwen3.8-flash", // décommentez cette ligne, commentez celle du dessus
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-v4.1-flash")
// .model("qwen3.8-flash") // décommentez cette ligne, commentez celle du dessus
.addUserMessage("Summarize this diff")
.reasoningEffort(ReasoningEffort.MEDIUM)
.build());
System.out.println(resp.choices().get(0).message().content().orElse(""));FAQ
Lequel est le moins cher, DeepSeek V4.1 Flash ou Qwen3.8 Flash ?
Qwen3.8 Flash est moins cher sur entrée / 1m tokens ($0.15 contre $0.3, avec un écart de 2.0×). D'autres lignes peuvent indiquer l'inverse - le tableau ci-dessus contient la fiche complète, et le coût réel dépend de votre combinaison.
Puis-je faire un test A/B de DeepSeek V4.1 Flash par rapport à Qwen3.8 Flash sans deux intégrations ?
Oui. Les deux sont servis via le même endpoint compatible OpenAI avec une seule clé API - le basculement est un changement de chaîne de modèle en une ligne, vous pouvez donc diriger une fraction du trafic vers chacun et comparer les factures directement.
Est-ce que DeepSeek V4.1 Flash et Qwen3.8 Flash prennent en charge le prompt caching ?
Oui - les deux facturent les lectures en cache en dessous de leur tarif d'entrée, donc les charges de travail à préfixe chaud coûtent moins cher que ce que les tarifs de base suggèrent. Les lignes exactes des lectures en cache se trouvent dans le tableau de tarification ci-dessus.