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DeepSeek V4 Pro vs Qwen3.7 Plus

vs

Quale scegliere e quando

Entrambi condividono un contesto da 1,000,000 token e gli stessi flag di chat, codice, ragionamento e strumenti con il pensiero disattivabile, quindi la differenza sta nella lunghezza dell'output e negli input, perché qwen3.7-plus è il lato più economico su ogni tariffa: $0.4 contro $1.32 in ingresso, $1.6 contro $3.96 in uscita e $0.08 contro $0.132 sulle letture di cache. Scegli deepseek-v4-pro quando ti servono risposte singole molto lunghe, 393216 token di output massimo contro i 65536 di qwen3.7-plus. Scegli qwen3.7-plus per l'input di immagini e video, il suo flag di contesto lungo e un listino più economico su tutta la linea.

Benchmark

In testaSopra la mediaNessuno miglioreDeepSeek V4 Pro35 / 100 / 10Qwen3.7 Plus511 / 244 / 24

8 misurati su entrambi.

DeepSeek V4 Pro Qwen3.7 Plus altri modelli misurati media dei modelli confrontati ★ nessun altro modello ha fatto meglio
SWE-Bench Pro
59%
55.8%
OSWorld 2.0 partial
N/A
21.5%
JobBench
N/A
27.6%
Humanity's Last Exam no tools
37.7%
34.7%
ERQA
N/A
69.8%
MCP-Mark
57.1%
58.7%
LVBench
N/A
76.2%

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

Prezzi

DeepSeek V4 Pro 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 -

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)

DeepSeek V4 Pro · $1.32 Qwen3.7 Plus · $0.4
$0.05 · Qwen3 VL Flash $30 · GPT-5.4 Pro

Funzionalità

DeepSeek V4 Pro Qwen3.7 Plus
Tool use sì sì
Controllo del ragionamento configurabile configurabile
Output strutturato sì 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 Pro Qwen3.7 Plus
Modalità di input testo testo immagine video
Modalità di output testo testo
Rilascio 2026-04-24 2026-06-01
Finestra di contesto 1M 1M
Output massimo 393K 66K
Parametro di ragionamento
  • thinking.type
  • reasoning_effort
  • enable_thinking
  • thinking_budget
  • preserve_thinking
Valori accettati
thinking.type
  • enabled
  • disabled
reasoning_effort
  • high
  • max (low and medium map to high, xhigh maps to max)
enable_thinking
  • true
  • false
thinking_budget
  • in tokens
preserve_thinking
  • true
  • false
Valore di default

enabled, with reasoning_effort high

some complex agent requests are automatically set to max

on

the Qwen3.7 Plus series is hybrid thinking with thinking enabled by default, and preserve_thinking is off

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 · 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 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

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 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 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

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 (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 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

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), 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 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 andato nel ragionamento nascosto.

out 8193 tok (+8192 ragionamento) latenza 106.2 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 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",
    # 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 la tua chiave API →

FAQ

Qual è il più economico, DeepSeek V4 Pro o Qwen3.7 Plus?

Qwen3.7 Plus costa meno alla voce Input / 1M token ($0.4 contro $1.32, 3.3× 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 contro Qwen3.7 Plus 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 e Qwen3.7 Plus 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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