DeepSeek V4 Pro vs Qwen3.8 Max
Lequel, quand — verdict de synthèse, pas un tableau de benchmarks
Prenez deepseek-v4-pro pour du travail purement textuel à gros volume : il est moins cher par million de tokens en entrée ($1.608 contre $2) et en sortie ($3.216 contre $6, soit environ 1.87x pour Qwen), ses lectures de cache sont à $0.0134 contre $0.25, et il autorise jusqu'à 393216 tokens de sortie contre 131072 — la réflexion pouvant en outre être coupée. Choisissez qwen3.8-max quand il vous faut l'entrée image, puisqu'il accepte texte et images là où deepseek-v4-pro est texte-vers-texte. Le contexte est à égalité, 1000000 contre 983616 tokens, et les deux couvrent chat, code, raisonnement et outils.
Tarification
| DeepSeek V4 Pro | Qwen3.8 Max | Δ | |
|---|---|---|---|
| Entrée / 1M tokens | $1.608 | $2 | 0.8× |
| Sortie / 1M tokens | $3.216 | $6 | 0.54× |
| Lecture en cache / 1M tokens | $0.0134 | $0.25 | 0.054× |
| 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 63 modèles chat pour cette unité de facturation (échelle logarithmique)
Capacités
| DeepSeek V4 Pro | Qwen3.8 Max | |
|---|---|---|
| Utilisation d'outils | oui | oui |
| Contrôle de la réflexion | configurable | oui — réglage du fournisseur non publié |
| Sortie structurée | oui | 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 Pro | Qwen3.8 Max | |
|---|---|---|
| Modalités d'entrée | texte | texte image |
| Modalités de sortie | texte | texte |
| Sortie | 2026-04-24 | 2026-08-03 |
| Fenêtre de contexte | 1M | 984K |
| Sortie maximale | 393K | 131K |
| Paramètre de réflexion |
| — |
| Valeurs acceptées | thinking.type
reasoning_effort
| — |
| Par défaut | enabled, with reasoning_effort high some complex agent requests are automatically set to max | — |
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 Pro · Qwen3.8 Max
Un prompt, deux modèles — mesurés via la passerelle
DeepSeek V4 Pro réussi · 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.
sortie 641 tok (+545 réflexion) latence 11.5 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
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 Pro 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 ``` **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. […]
sortie 2418 tok (+2131 réflexion) latence 35.6 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
Si le correctif est réellement juste (exécutable), la densité de l'explication, et l'efficacité en tokens sur une tâche bornée.
DeepSeek V4 Pro réussi · 5/5 fields, guidance null
{ "company": "Meridian Robotics", "quarter": "September quarter", "revenue_usd_m": 412, "growth_pct": "eleven and change", "guidance": null }
sortie 1204 tok (+1153 réflexion) latence 19.9 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
Respect du schéma (aucun champ inventé), pression d'hallucination (guidance est explicitement retenue), et différences de chemin pour la sortie structurée.
DeepSeek V4 Pro aucune réponse à évaluer · no answer text within 16,384 tokens (all of it went to thinking)
Le modèle n'a renvoyé aucun texte de réponse — la totalité du budget de tokens a été consacrée à la réflexion masquée.
sortie 8193 tok (+8192 réflexion) latence 106.2 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
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-pro",
# 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)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-pro",
// model: "qwen3.8-max", // 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-pro",
# "model": "qwen3.8-max", # 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-pro",
// Model: "qwen3.8-max", // 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-pro")
// .model("qwen3.8-max") // 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 Pro ou Qwen3.8 Max ?
DeepSeek V4 Pro est moins cher sur entrée / 1m tokens ($1.608 contre $2, avec un écart de 1.2×). 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 Pro par rapport à Qwen3.8 Max 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 Pro et Qwen3.8 Max 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.