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DeepSeek V4 Pro (0813) vs Gemini 3.6 Flash

vs

Lequel choisir, et quand

Choisissez deepseek-v4-pro-0813 pour des tâches de réflexion uniquement textuelles à grand volume : il propose la réflexion comme une capacité explicite, coûte $1.32 en entrée et $3.96 en sortie par million de tokens (environ 1.9x moins cher en sortie que gemini-3.6-flash à $7.5), et permet jusqu'à 393216 tokens de sortie, soit environ 6x la limite de 65536 du modèle Google. Choisissez gemini-3.6-flash lorsque l'entrée n'est pas seulement du texte - il accepte l'image, la vidéo et l'audio en plus du texte et ajoute la vision, avec l'entrée audio facturée à $5 par million de tokens audio. Le contexte est pratiquement équivalent à 1000000 contre 1048576 tokens ; notez que la réflexion ne peut pas être désactivée sur gemini-3.6-flash.

Benchmarks

Au-dessus de la moyenneNon dépasséDeepSeek V4 Pro (0813)13 / 211 / 21Gemini 3.6 Flash6 / 181 / 18
DeepSeek V4 Pro (0813) Gemini 3.6 Flash autres modèles mesurés moyenne des modèles comparés ★ aucun autre modèle n'a fait mieux
DeepSWE 1.1
62.7%
48.6%
BioMysteryBench hard
N/A
41.2%
OSWorld 2.0
N/A
33.8%
Cybergym
83.3%
N/A
GDPval-AA v2 Elo · 1508-1769 selon Z.ai · 2026-09-04
1590
N/A
Harvey Lab-AA
N/A
85.1%
GPQA Diamond
92.4%
N/A
Agents' Last Exam
25.7%
N/A
LVBench
N/A
84.2%

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

Tarifs

DeepSeek V4 Pro (0813) Gemini 3.6 Flash Δ
Entrée / 1M de tokens $1.32 $1.5 0.88×
Sortie / 1M de tokens $3.96 $7.5 0.53×
Lecture de cache / 1M de tokens $0.132 $0.15 0.88×
Écriture de cache pas de frais distincts - -

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 76 modèles de chat facturés dans cette unité (échelle logarithmique)

Capacités

DeepSeek V4 Pro (0813) Gemini 3.6 Flash
Appel d'outils oui oui
Contrôle de la réflexion toujours activé toujours activé
Sortie structurée oui oui
Mise en cache des prompts implicite (automatique) implicite + explicite
Durée de vie du cache no fixed TTL (evicted when unused) non publié
Préfixe minimal mis en cache non publié 4096 tokens

Spécifications

DeepSeek V4 Pro (0813) Gemini 3.6 Flash
Modalités d'entrée texte texte image audio vidéo
Modalités de sortie texte texte
Date de sortie 2026-08-13 2026-07-21
Coupure des connaissances - 2026-03
Fenêtre de contexte 1M 1M
Sortie maximale 393K 66K
Paramètre de réflexion reasoning_effort thinkingLevel
Valeurs acceptées
reasoning_effort
  • the model card documents low
  • high
  • max
  • minimal
  • low
  • medium
  • high
Valeur par défaut - medium

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 Pro (0813) · 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. CRITÈRE exactement 3 phrases

DeepSeek V4 Pro (0813) réussi · 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.

sortie 308 tok (+226 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

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 Pro (0813) 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` 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.

sortie 1315 tok (+1130 réflexion) latence 16.9 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

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 Pro (0813) réussi · 5/5 fields, guidance null

{"company":"Meridian Robotics","quarter":"September quarter","revenue_usd_m":412,"growth_pct":11.0,"guidance":null}

sortie 2155 tok (+2121 réflexion) latence 26.0 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

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 Pro (0813) réussi · 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.

sortie 2845 tok (+2694 réflexion) latence 25.5 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

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-pro-0813",
    # 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)

Obtenez votre clé API →

FAQ

Lequel est le moins cher, DeepSeek V4 Pro (0813) ou Gemini 3.6 Flash ?

DeepSeek V4 Pro (0813) est moins cher sur la ligne « Entrée / 1M de tokens » ($1.32 contre $1.5, soit un écart de 1.1×). 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 Pro (0813) et Gemini 3.6 Flash 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 Pro (0813) et Gemini 3.6 Flash 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