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DeepSeek V4 Pro (0813) vs Qwen3.7 Plus

vs

Quale scegliere e quando — verdetto curato, non una tabella di benchmark

Entrambi condividono un contesto da 1,000,000 di token e coprono chat, codice, ragionamento e strumenti, quindi la differenza riguarda la lunghezza dell'output, gli input e il prezzo: deepseek-v4-pro-0813 costa $1.32 in input e $3.96 in output, circa 3.3x e 2.5x gli $0.4 e $1.6 di qwen3.7-plus. Scegli deepseek-v4-pro-0813 quando una singola risposta deve essere lunga, poiché il suo output massimo di 393,216 token è sei volte quello da 65,536 di qwen3.7-plus. Scegli qwen3.7-plus per lavori di testo più economici ad alto volume, per input di immagini o video, per il suo flag di contesto lungo, o quando vuoi disabilitare il thinking nelle chiamate più semplici.

Prezzi

DeepSeek V4 Pro (0813) Qwen3.7 Plus Δ
Input / 1M token $1.32 $0.4 3.3×
Output / 1M token $3.96 $1.6 2.5×
Lettura cache / 1M token $0.132 $0.08 1.7×
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 63 modelli chat con questa unità di fatturazione (scala logaritmica)

Capacità

DeepSeek V4 Pro (0813) Qwen3.7 Plus
Utilizzo dei tool
Controllo del ragionamento sempre attivo configurabile
Output strutturato
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 Pro (0813) Qwen3.7 Plus
Modalità di input testo testo immagine video
Modalità di output testo testo
Rilascio 2026-08-13 2026-06-01
Finestra di contesto 1M 1M
Output massimo 393K 66K
Parametro thinking reasoning_effort
  • enable_thinking
  • thinking_budget
  • preserve_thinking
Valori accettati
reasoning_effort
  • the model card documents low
  • high
  • max
enable_thinking
  • true
  • false
thinking_budget
  • in tokens
preserve_thinking
  • true
  • false
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 Pro (0813) · Qwen3.7 Plus

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

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.

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

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.

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

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.

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

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-pro-0813",
    # 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)

Ottieni una chiave API →

FAQ

Qual è più economico, DeepSeek V4 Pro (0813) o Qwen3.7 Plus?

Qwen3.7 Plus è più economico per input / 1m token ($0.4 contro $1.32, 3.3× 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 Pro (0813) 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 Pro (0813) 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.

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