DeepSeek V4 Pro vs Gemini 3.6 Flash
Quale scegliere e quando — verdetto curato, non una tabella di benchmark
L'input testuale è vicino ($1.608 contro $1.5 per milione), quindi la differenza sta altrove: deepseek-v4-pro fattura l'uscita a $3.216 contro $7.5 di gemini-3.6-flash, legge la cache a $0.0134 contro $0.15, e può emettere fino a 393216 token per risposta accanto a 65536. Scegli deepseek-v4-pro per ragionamento e codice lunghi solo testo, con pensiero disattivabile su una finestra da 1000000 token. Scegli gemini-3.6-flash quando gli input includono immagine, video o audio (input audio $5 per milione) e vuoi visione e strumenti su 1048576 token.
Prezzi
| DeepSeek V4 Pro | Gemini 3.6 Flash | Δ | |
|---|---|---|---|
| Input / 1M token | $1.608 | $1.5 | 1.1× |
| Output / 1M token | $3.216 | $7.5 | 0.43× |
| Lettura cache / 1M token | $0.0134 | $0.15 | 0.089× |
| 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 63 modelli chat con questa unità di fatturazione (scala logaritmica)
Capacità
| DeepSeek V4 Pro | Gemini 3.6 Flash | |
|---|---|---|
| Utilizzo dei tool | sì | sì |
| Controllo del ragionamento | configurabile | 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 | Gemini 3.6 Flash | |
|---|---|---|
| Modalità di input | testo | testo immagine audio video |
| Modalità di output | testo | testo |
| Rilascio | 2026-04-24 | — |
| Cutoff di conoscenza | — | 2026-03 |
| Finestra di contesto | 1M | 1M |
| Output massimo | 393K | 66K |
| Parametro thinking |
| thinkingLevel |
| Valori accettati | thinking.type
reasoning_effort
|
|
| Predefinito | enabled, with reasoning_effort high some complex agent requests are automatically set to max | 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 Pro · Gemini 3.6 Flash
Un solo prompt, entrambi i modelli — misurati attraverso il gateway
DeepSeek V4 Pro superato · 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.
out 641 tok (+545 ragionamento) latenza 11.5 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.
DeepSeek V4 Pro 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 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. […]
out 2418 tok (+2131 ragionamento) latenza 35.6 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.
DeepSeek V4 Pro superato · 5/5 fields, guidance null
{ "company": "Meridian Robotics", "quarter": "September quarter", "revenue_usd_m": 412, "growth_pct": "eleven and change", "guidance": null }
out 1204 tok (+1153 ragionamento) latenza 19.9 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.
DeepSeek V4 Pro nessuna risposta da valutare · no answer text within 16,384 tokens (all of it went to thinking)
Il modello non ha restituito alcun testo di risposta — l'intero budget di token è stato speso per il ragionamento nascosto.
out 8193 tok (+8192 ragionamento) latenza 106.2 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-pro",
# 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)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-pro",
// model: "gemini-3.6-flash", // 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-pro",
# "model": "gemini-3.6-flash", # 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-pro",
// Model: "gemini-3.6-flash", // 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-pro")
// .model("gemini-3.6-flash") // 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 Pro o Gemini 3.6 Flash?
Gemini 3.6 Flash è più economico per input / 1m token ($1.5 contro $1.608, 1.1× 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 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 Pro 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.