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DeepSeek V4.1 Flash vs Gemini 3.6 Flash

vs

Quale scegliere e quando

deepseek-v4.1-flash è più economico di gemini-3.6-flash su tutta la linea per il testo: $0.3 contro $1.5 per l'input (5x), $1.2 contro $7.5 per l'output (6.25x) e $0.03 contro $0.15 per l'input memorizzato nella cache, con una finestra simile da 1000000 token e un output massimo di 393216 token, sei volte superiore ai 65536 di gemini-3.6-flash: sceglilo per le generazioni estese e per il lavoro su testo e immagini a basso costo e ad alto volume. Scegli gemini-3.6-flash quando l'input stesso è video o audio, cosa che deepseek-v4.1-flash non può accettare; l'audio ha un prezzo separato di $5 per milione di token audio e il suo thinking non può essere disattivato.

Benchmark

Sopra la mediaNessuno miglioreDeepSeek V4.1 Flash16 / 194 / 19Gemini 3.6 Flash5 / 191 / 19
DeepSeek V4.1 Flash Gemini 3.6 Flash altri modelli misurati media dei modelli confrontati nessun altro modello ha fatto meglio
Terminal-Bench 2.1
nessun altro modello ha fatto meglio 90.6%
78%
BioMysteryBench hard
N/A
41.2%
OSWorld 2.0
N/A
33.8%
Cybergym
nessun altro modello ha fatto meglio 88.1%
N/A
GDPval-AA v2 Elo · 1422-1598 secondo Google · 2026-08-25
N/A
1422
Harvey Lab-AA
N/A
85.1%
GPQA Diamond
90.9%
N/A
Agents' Last Exam
31.8%
N/A
LVBench
N/A
84.2%

Dati pubblicati dai fornitori: Alibaba (Qwen) Anthropic ByteDance DeepSeek Google MiniMax Moonshot OpenAI Tencent Z.ai

Prezzi

DeepSeek V4.1 Flash Gemini 3.6 Flash Δ
Input / 1M token $0.3 $1.5 0.2×
Output / 1M token $1.2 $7.5 0.16×
Lettura cache / 1M token $0.03 $0.15 0.2×
Scrittura in cache nessun addebito separato - -

Le tariffe provengono dal catalogo live al momento della build; la pagina di ciascun modello riporta la scheda attuale.

Dove si posizionano - prezzo di input per 1M di token rispetto a tutti gli 69 modelli chat con questa unità di fatturazione (scala logaritmica)

Capacità

DeepSeek V4.1 Flash Gemini 3.6 Flash
Utilizzo dei tool
Controllo del ragionamento sì - il fornitore non pubblica il controllo sempre attivo
Output strutturato -
Prompt caching implicito (automatico) implicito + esplicito
Durata della cache no fixed TTL (evicted when unused) non pubblicato
Prefisso minimo in cache non pubblicato 4096 token

Specifiche

DeepSeek V4.1 Flash Gemini 3.6 Flash
Modalità di input testo immagine testo immagine audio video
Modalità di output testo testo
Rilascio 2026-09-10 2026-07-21
Cutoff di conoscenza - 2026-03
Finestra di contesto 1M 1M
Output massimo 393K 66K
Parametro thinking - thinkingLevel
Valori accettati -
  • minimal
  • low
  • medium
  • high
Predefinito - medium

Le specifiche sono trascritte dalla documentazione di ciascun fornitore; una riga che un fornitore non pubblica viene omessa anziché essere dedotta. Fonti complete: DeepSeek V4.1 Flash · Gemini 3.6 Flash

Un solo prompt, entrambi i modelli - misurati attraverso il gateway

PROMPT Explain to a CFO, in exactly three sentences, why our LLM bill doubled after we enabled reasoning. VERIFICA esattamente 3 frasi

DeepSeek V4.1 Flash superato · 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.

out 423 tok (+327 ragionamento) latenza 14.6 s

Gemini 3.6 Flash superato · 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.

out 893 tok (+816 ragionamento) latenza 4.7 s

Rispetto dell'istruzione (esattamente tre frasi - contabili), adattamento al pubblico (registro da CFO), e il divario di fatturazione del pensiero nascosto che i contatori di token qui sotto rivelano.

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. VERIFICA la correzione supera i test

DeepSeek V4.1 Flash superato · 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.

out 918 tok (+733 ragionamento) latenza 11.4 s

Gemini 3.6 Flash superato · 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`). […]

out 2034 tok (+1768 ragionamento) latenza 10.0 s

Se la correzione è davvero giusta (eseguibile), la densità della spiegazione, e l'efficienza in token su un compito delimitato.

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. VERIFICA JSON valido, schema esatto

DeepSeek V4.1 Flash superato · 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"}

out 1707 tok (+1667 ragionamento) latenza 15.1 s

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

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

out 2843 tok (+2783 ragionamento) latenza 13.1 s

Aderenza allo schema (nessun campo inventato), pressione di allucinazione (guidance è esplicitamente sospesa), e differenze nel percorso di output strutturato.

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. VERIFICA 120 parole, 0 parole vietate

DeepSeek V4.1 Flash superato · 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.

out 917 tok (+770 ragionamento) latenza 9.0 s

Gemini 3.6 Flash mancato · 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 […]

out 4092 tok (+3929 ragionamento) latenza 16.3 s

Rispetto dei vincoli (budget di parole, elenco di parole vietate, l'unica domanda), impronta stilistica, e controllo della lunghezza.

Passa dall'uno all'altro con una sola riga

Entrambi gli id sono presenti in ogni scheda qui sotto - la coppia di righe evidenziata è l'unica modifica. Stesso endpoint, stessa chiave, stessa struttura della richiesta.

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="gemini-3.6-flash",  # decommenta questa riga, commenta quella sopra
    messages=[{"role": "user", "content": "Summarize this diff"}],
    reasoning_effort="medium",
)
print(resp.choices[0].message.content)

Ottieni la tua chiave API →

FAQ

Qual è più economico, DeepSeek V4.1 Flash o Gemini 3.6 Flash?

DeepSeek V4.1 Flash è più economico per input / 1m token ($0.3 contro $1.5, 5.0× di differenza). Altre righe potrebbero indicare il contrario - la tabella sopra riporta la scheda completa, e il costo reale dipende dal tuo mix.

Posso fare un A/B test di DeepSeek V4.1 Flash contro Gemini 3.6 Flash senza due integrazioni?

Sì. Entrambi sono serviti tramite lo stesso endpoint compatibile con OpenAI con una singola chiave API - il passaggio richiede la modifica della stringa del modello in una sola riga, quindi puoi instradare una frazione del traffico verso ciascuno e confrontare direttamente le fatture.

DeepSeek V4.1 Flash e Gemini 3.6 Flash supportano il prompt caching?

Sì - entrambi fatturano le letture in cache a un prezzo inferiore rispetto alla loro tariffa di input, quindi i carichi di lavoro con warm-prefix costano meno di quanto suggeriscano le tariffe di listino. Le righe esatte per la lettura in cache si trovano nella tabella dei prezzi qui sopra.

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