DeepSeek V4.1 Flash vs Qwen3.7 Plus
Quale scegliere e quando
Entrambi condividono una finestra di contesto di 1,000,000 token, quindi la differenza riguarda lo spazio disponibile per l'output, gli input e il prezzo: deepseek-v4.1-flash costa $0.3 per l'input e $1.2 per l'output contro $0.4 e $1.6 per qwen3.7-plus (circa 1.3x per entrambi), con letture dalla cache a $0.03 contro $0.08, risultando circa 2.7x più economico, e può generare fino a 393216 token invece di 65536. Scegli deepseek-v4.1-flash per carichi di lavoro ad alto volume e con uso intensivo della cache, oltre che per generazioni singole molto lunghe. Scegli qwen3.7-plus quando ti serve l'input video insieme a testo e immagini, oppure vuoi disattivare il ragionamento, tenendo presente che l'input di ragionamento viene fatturato a $1.6 per milione.
Benchmark
Dati pubblicati dai fornitori: Alibaba (Qwen) Anthropic ByteDance DeepSeek Google MiniMax Moonshot OpenAI Tencent Z.ai
Prezzi
| DeepSeek V4.1 Flash | Qwen3.7 Plus | Δ | |
|---|---|---|---|
| Input / 1M token | $0.3 | $0.4 | 0.75× |
| Output / 1M token | $1.2 | $1.6 | 0.75× |
| Lettura cache / 1M token | $0.03 | $0.08 | 0.38× |
| Scrittura in cache | nessun addebito separato | 1.25x | - |
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 | Qwen3.7 Plus | |
|---|---|---|
| Utilizzo dei tool | sì | sì |
| Controllo del ragionamento | sì - il fornitore non pubblica il controllo | configurabile |
| Output strutturato | - | sì |
| Prompt caching | implicito (automatico) | implicito + esplicito |
| Durata della cache | no fixed TTL (evicted when unused) | explicit: 5m, reset on hit |
| Prefisso minimo in cache | non pubblicato | 1024 token |
Specifiche
| DeepSeek V4.1 Flash | Qwen3.7 Plus | |
|---|---|---|
| Modalità di input | testo immagine | testo immagine video |
| Modalità di output | testo | testo |
| Rilascio | 2026-09-10 | 2026-06-01 |
| Finestra di contesto | 1M | 1M |
| Output massimo | 393K | 66K |
| Parametro thinking | - |
|
| Valori accettati | - | enable_thinking
thinking_budget
preserve_thinking
|
| Predefinito | - | on the Qwen3.7 Plus series is hybrid thinking with thinking enabled by default, and preserve_thinking is off |
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 · Qwen3.7 Plus
Un solo prompt, entrambi i modelli - misurati attraverso il gateway
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
Qwen3.7 Plus superato · 3 sentences
Enabling reasoning requires the model to generate extensive internal "thinking" tokens to process complex logic before delivering a final answer. Because our vendor charges us per token consumed, this hidden computational overhead effectively doubles our output volume for the exact same number of user requests. Consequently, our costs have doubled because we are now paying for the model's increased processing time to achieve higher-quality, more accurate results.
out 1428 tok (+1345 ragionamento) latenza 25.2 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.
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
Qwen3.7 Plus superato · 8/8 cases
## Fixed Code ```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 ``` ## Bug Explanation The function has two related bugs rooted in how it counts run lengths. First, `cur` is initialized to `0` and only incremented on matches, so it counts the number of *transitions* between equal elements rather than the total elements in the run—a run of N identical items only reaches `cur = N − 1`, undercounting by one. This also causes the single-element case to return `0`, since the loop never executes and `cur` never increments. […]
out 2317 tok (+2005 ragionamento) latenza 40.5 s
Se la correzione è davvero giusta (eseguibile), la densità della spiegazione, e l'efficienza in token su un compito delimitato.
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
Qwen3.7 Plus superato · 5/5 fields, guidance null
{ "company": "Meridian Robotics", "quarter": "September", "revenue_usd_m": 412, "growth_pct": 11, "guidance": null }
out 1807 tok (+1750 ragionamento) latenza 31.6 s
Aderenza allo schema (nessun campo inventato), pressione di allucinazione (guidance è esplicitamente sospesa), e differenze nel percorso di output strutturato.
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
Qwen3.7 Plus superato · 120 words, 0 banned, 1 question
Introducing PromptCache, our new API gateway feature designed to store and reuse prompts across multiple artificial intelligence providers. Have you ever noticed how repeatedly sending identical queries drains your budget and increases latency? PromptCache solves this by intelligently storing responses at the gateway level. When your application requests the same prompt from a different provider, the system instantly returns the cached result. This drastically reduces API costs and accelerates response times for your users. You can configure custom expiration times and set specific fallback rules for each vendor. You must stop paying twice for the exact same computation. Please upgrade your entire infrastructure today and experience much faster and cheaper integrations without changing a single line of your application code.
out 4453 tok (+4312 ragionamento) latenza 76.8 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="qwen3.7-plus", # decommenta questa riga, commenta quella sopra
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-v4.1-flash",
// model: "qwen3.7-plus", // decommenta questa riga, commenta quella sopra
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-v4.1-flash",
# "model": "qwen3.7-plus", # decommenta questa riga, commenta quella sopra
"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-v4.1-flash",
// Model: "qwen3.7-plus", // decommenta questa riga, commenta quella sopra
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-v4.1-flash")
// .model("qwen3.7-plus") // decommenta questa riga, commenta quella sopra
.addUserMessage("Summarize this diff")
.reasoningEffort(ReasoningEffort.MEDIUM)
.build());
System.out.println(resp.choices().get(0).message().content().orElse(""));FAQ
Qual è più economico, DeepSeek V4.1 Flash o Qwen3.7 Plus?
DeepSeek V4.1 Flash è più economico per input / 1m token ($0.3 contro $0.4, 1.3× 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 Qwen3.7 Plus 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 Qwen3.7 Plus 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.