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DeepSeek V4 Flash (0731) vs Gemini 3.6 Flash

vs

Lequel, quand — verdict de synthèse, pas un tableau de benchmarks

deepseek-v4-flash-0731 est l'outil de travail texte le plus économique : à $0.308 en entrée et $0.924 en sortie, il coûte environ 4.9x moins cher en entrée et près de 8x moins cher en sortie que gemini-3.6-flash à $1.5 et $7.5, et sa sortie maximale de 393216 tokens représente six fois le plafond de 65536, ce qui compte pour les générations longues, les traces de raisonnement ou le code en grand volume. Choisissez gemini-3.6-flash lorsque l'entrée n'est pas seulement du texte : il accepte l'image, la vidéo et l'audio (entrée audio à $5 par million de tokens) avec un contexte de 1048576 tokens, proche des 1000000 de deepseek-v4-flash-0731. Notez que sa réflexion ne peut pas être désactivée.

Tarification

DeepSeek V4 Flash (0731) Gemini 3.6 Flash Δ
Entrée / 1M tokens $0.308 $1.5 0.21×
Sortie / 1M tokens $0.924 $7.5 0.12×
Lecture en cache / 1M tokens $0.0308 $0.15 0.21×
Écriture cache aucun frais supplémentaire

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 63 modèles chat pour cette unité de facturation (échelle logarithmique)

Capacités

DeepSeek V4 Flash (0731) Gemini 3.6 Flash
Utilisation d'outils oui oui
Contrôle de la réflexion oui — réglage du fournisseur non publié toujours activé
Sortie structurée oui oui
Mise en cache du prompt implicite (automatique) implicite + explicite
Durée de vie du cache no fixed TTL (evicted when unused) non publié
Préfixe minimum mis en cache non publié 4096 jetons

Spécifications

DeepSeek V4 Flash (0731) Gemini 3.6 Flash
Modalités d'entrée texte texte image audio vidéo
Modalités de sortie texte texte
Sortie 2026-07-31
Limite de connaissances 2026-03
Fenêtre de contexte 1M 1M
Sortie maximale 393K 66K
Paramètre de réflexion thinkingLevel
Valeurs acceptées
  • minimal
  • low
  • medium
  • high
Par défaut medium

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 Flash (0731) · Gemini 3.6 Flash

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. VÉRIFIER exactement 3 phrases

DeepSeek V4 Flash (0731) réussi · 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.

sortie 365 tok (+266 réflexion) latence 5.1 s

Gemini 3.6 Flash réussi · 3 sentences

Enabling reasoning causes the model to generate thousands of internal "thinking" tokens behind the scenes to process logic before delivering the final response. Because our vendor bills us for every token generated—including these intermediate processing steps—our billable output volume per query surged significantly. Since output tokens carry a much higher unit cost than input tokens, this jump in processing volume directly doubled our overall spend.

sortie 893 tok (+816 réflexion) latence 4.7 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.

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. VÉRIFIER le correctif passe les tests

DeepSeek V4 Flash (0731) 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 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). […]

sortie 1268 tok (+1016 réflexion) latence 14.0 s

Gemini 3.6 Flash réussi · 8/8 cases

Here is the fixed function along with an explanation of the bugs: ```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 ``` ### Explanation The original function initialized `cur` and `best` to `0` and incremented `cur` on matching adjacent items, which meant it was counting identical adjacent *pairs* rather than the total number of *elements* in a run. This caused single-element inputs to skip the loop and return `0` instead of `1`, and undercounted all run lengths by 1 (for example, a run of two items at the end of the list resulted in `cur = 1`). […]

sortie 2034 tok (+1768 réflexion) latence 10.0 s

Si le correctif est réellement juste (exécutable), la densité de l'explication, et l'efficacité en tokens sur une tâche bornée.

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. VÉRIFIER JSON valide, schéma exact

DeepSeek V4 Flash (0731) réussi · 5/5 fields, guidance null

{ "company": "Meridian Robotics", "quarter": "Q3", "revenue_usd_m": 412, "growth_pct": null, "guidance": null }

sortie 1119 tok (+1072 réflexion) latence 12.3 s

Gemini 3.6 Flash réussi · 5/5 fields, guidance "withheld"

```json { "company": "Meridian Robotics", "quarter": "September quarter", "revenue_usd_m": 412, "growth_pct": null, "guidance": "withheld" } ```

sortie 2843 tok (+2783 réflexion) latence 13.1 s

Respect du schéma (aucun champ inventé), pression d'hallucination (guidance est explicitement retenue), et différences de chemin pour la 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. VÉRIFIER 120 mots, 0 mot interdit

DeepSeek V4 Flash (0731) manqué · 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. […]

sortie 254 tok (+80 réflexion) latence 4.4 s

Gemini 3.6 Flash manqué · 60 words, 0 banned, 0 questions

72: reducing 73: your 74: monthly 75: token 76: spend. S6 (21): 77: You 78: can 79: easily 80: set 81: custom 82: expiration 83: rules, 84: configure 85: TTL 86: settings, 87: and 88: manage 89: cache 90: invalidation 91: across 92: all 93: vendors 94: from 95: one 96: centralized 97: dashboard. S7 (23): 98: Start 99: optimizing […]

sortie 4092 tok (+3929 réflexion) latence 16.3 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-flash-0731",
    # model="gemini-3.6-flash",  # décommentez cette ligne, commentez celle du dessus
    messages=[{"role": "user", "content": "Summarize this diff"}],
    reasoning_effort="medium",
)
print(resp.choices[0].message.content)

Obtenir une clé API →

FAQ

Lequel est le moins cher, DeepSeek V4 Flash (0731) ou Gemini 3.6 Flash ?

DeepSeek V4 Flash (0731) est moins cher sur entrée / 1m tokens ($0.308 contre $1.5, avec un écart de 4.9×). 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 Flash (0731) par rapport à Gemini 3.6 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 Flash (0731) et Gemini 3.6 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.

Comparaisons associées

Issu de nos études mesurées