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DeepSeek V4 Pro vs Qwen3.8 Max

vs

Lequel choisir, et quand

Prenez deepseek-v4-pro pour du travail uniquement textuel en volume : il est moins cher par million de tokens en entrée ($1.32 contre $2) et en sortie ($3.96 contre $6, soit environ 1.5x), ses lectures de cache sont à $0.132 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 s'il vous faut l'entrée image, puisqu'il accepte texte et images là où deepseek-v4-pro est texte vers texte. Le contexte est pratiquement à égalité, 1000000 contre 983616 tokens, et les deux couvrent chat, code, raisonnement et outils.

Benchmarks

Au-dessus de la moyenneNon dépasséDeepSeek V4 Pro5 / 100 / 10Qwen3.8 Max31 / 408 / 40
DeepSeek V4 Pro Qwen3.8 Max autres modèles mesurés moyenne des modèles comparés ★ aucun autre modèle n'a fait mieux
SWE-Bench Pro
59%
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%
Humanity's Last Exam no tools
37.7%
43.6%
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 Pro Qwen3.8 Max Δ
Entrée / 1M de tokens $1.32 $2 0.66×
Sortie / 1M de tokens $3.96 $6 0.66×
Lecture de cache / 1M de tokens $0.132 $0.25 0.53×
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 76 modèles de chat facturés dans cette unité (échelle logarithmique)

DeepSeek V4 Pro · $1.32 Qwen3.8 Max · $2
$0.05 · Qwen3 VL Flash $30 · GPT-5.4 Pro

Capacités

DeepSeek V4 Pro Qwen3.8 Max
Appel d'outils oui oui
Contrôle de la réflexion configurable oui, réglage du fournisseur non publié
Sortie structurée oui 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 Pro Qwen3.8 Max
Modalités d'entrée texte texte image
Modalités de sortie texte texte
Date de sortie 2026-04-24 2026-08-03
Fenêtre de contexte 1M 984K
Sortie maximale 393K 131K
Paramètre de réflexion
  • thinking.type
  • reasoning_effort
-
Valeurs acceptées
thinking.type
  • enabled
  • disabled
reasoning_effort
  • high
  • max (low and medium map to high, xhigh maps to max)
-
Valeur par défaut

enabled, with reasoning_effort high

some complex agent requests are automatically set to max

-

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 · 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 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

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 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

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 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

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 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 : tout le budget de tokens est passé dans 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

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",
    # 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 Pro ou Qwen3.8 Max ?

DeepSeek V4 Pro est moins cher sur la ligne « Entrée / 1M de tokens » ($1.32 contre $2, soit un écart de 1.5×). 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 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 Pro 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.

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