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DeepSeek V4 Pro (0813) vs Gemini 3.6 Flash

vs

Quale scegliere e quando

Scegli deepseek-v4-pro-0813 per lavori di ragionamento ad alto volume esclusivamente testuali: ha il ragionamento come capacità esplicita, costa $1.32 in input e $3.96 in output per milione di token (circa 1.9x più economico in output rispetto a gemini-3.6-flash a $7.5), e consente fino a 393216 token di output, circa 6x il limite di 65536 sul modello Google. Scegli gemini-3.6-flash quando l'input non è solo testo - accetta immagini, video e audio oltre al testo e aggiunge la visione, con l'input audio fatturato a $5 per milione di token audio. Il contesto è di fatto equivalente a 1000000 contro 1048576 token; tieni presente che il thinking non può essere disabilitato su gemini-3.6-flash.

Benchmark

Sopra la mediaNessuno miglioreDeepSeek V4 Pro (0813)13 / 211 / 21Gemini 3.6 Flash6 / 181 / 18
DeepSeek V4 Pro (0813) Gemini 3.6 Flash altri modelli misurati media dei modelli confrontati ★ nessun altro modello ha fatto meglio
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 secondo 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%

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

Prezzi

DeepSeek V4 Pro (0813) Gemini 3.6 Flash Δ
Input / 1M token $1.32 $1.5 0.88×
Output / 1M token $3.96 $7.5 0.53×
Lettura cache / 1M token $0.132 $0.15 0.88×
Scrittura in cache nessun addebito separato - -

Tariffe lette dal catalogo live al momento della build; il listino aggiornato è sulla pagina di ciascun modello.

Dove si collocano: prezzo di input per 1M di token tra tutti i modelli di chat con questa unità di fatturazione (76, scala logaritmica)

Funzionalità

DeepSeek V4 Pro (0813) Gemini 3.6 Flash
Tool use sì sì
Controllo del ragionamento sempre attivo sempre attivo
Output strutturato sì sì
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 Pro (0813) Gemini 3.6 Flash
Modalità di input testo testo immagine audio video
Modalità di output testo testo
Rilascio 2026-08-13 2026-07-21
Knowledge cutoff - 2026-03
Finestra di contesto 1M 1M
Output massimo 393K 66K
Parametro di ragionamento reasoning_effort thinkingLevel
Valori accettati
reasoning_effort
  • the model card documents low
  • high
  • max
  • minimal
  • low
  • medium
  • high
Valore di default - medium

Le specifiche sono riprese dalla documentazione di ciascun provider; se un provider non pubblica un dato, la riga viene omessa e non dedotta. Fonti complete: DeepSeek V4 Pro (0813) · 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 Pro (0813) superato · 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.

out 308 tok (+226 ragionamento) latenza 5.1 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 delle istruzioni (esattamente tre frasi: si contano), adattamento al destinatario (registro da CFO) e lo scarto di fatturazione dovuto al ragionamento nascosto, che i contatori di token qui sotto mettono in luce.

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 Pro (0813) 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` 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.

out 1315 tok (+1130 ragionamento) latenza 16.9 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 (si può eseguire), quanto è densa la spiegazione e quanti token servono per un compito circoscritto.

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

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

out 2155 tok (+2121 ragionamento) latenza 26.0 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), tentazione di allucinare (il testo dice espressamente che la guidance non viene comunicata) e differenze tra i percorsi 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 Pro (0813) superato · 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.

out 2845 tok (+2694 ragionamento) latenza 25.5 s

Gemini 3.6 Flash non superato · 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 cambiando una sola riga

In ogni scheda qui sotto ci sono entrambi gli id: le due righe evidenziate sono 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-pro-0813",
    # 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 il più economico, DeepSeek V4 Pro (0813) o Gemini 3.6 Flash?

DeepSeek V4 Pro (0813) costa meno alla voce Input / 1M token ($1.32 contro $1.5, 1.1× di differenza). Altre voci potrebbero dire il contrario: la tabella qui sopra riporta il listino completo, e il costo reale dipende dal tuo mix di utilizzo.

Posso fare un A/B test di DeepSeek V4 Pro (0813) contro Gemini 3.6 Flash senza due integrazioni?

Sì. Si chiamano entrambi dallo stesso endpoint compatibile con OpenAI, con una sola chiave API. Per passare dall'uno all'altro basta cambiare la stringa del modello in una riga, quindi puoi mandare una parte del traffico a ciascuno e confrontare direttamente i costi.

DeepSeek V4 Pro (0813) e Gemini 3.6 Flash supportano il prompt caching?

Sì: entrambi fanno pagare le letture dalla cache meno della tariffa di input, quindi i carichi di lavoro con un prefisso già in cache costano meno di quanto facciano pensare le tariffe di listino. Le voci esatte per la lettura dalla cache sono nella tabella dei prezzi qui sopra.

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