DeepSeek V4.1 Flash (1017) vs Qwen3.8 Flash
どんなときに、どちらを選ぶか
どちらも 1000000 トークンのコンテキストウィンドウを備え、テキストと画像の入力に対応し、チャット、画像認識、コード、推論、ツール利用をサポートしています。違いは出力上限と料金です。deepseek-v4.1-flash-1017 の最大出力は 393216 トークンで、qwen3.8-flash の 131072 トークンの 3 倍ですが、入力料金は $0.3、出力料金は $1.2 で、qwen3.8-flash の $0.15、$0.47 に対して、それぞれ 2 倍、約 2.55 倍です。大量処理のコストを抑えたい場合、動画入力や構造化出力が必要な場合、推論を無効にする選択肢が必要な場合は、qwen3.8-flash を選んでください。1 回で非常に長い出力を生成したい場合や、キャッシュ読み取り料金が $0.016 に対して $0.006 と安い点を重視する場合は、deepseek-v4.1-flash-1017 を選んでください。
ベンチマーク
DeepSeek V4.1 Flash (1017):ベンダーがベンチマークスコアを公表していません。
ベンダー公表値: Alibaba (Qwen) Anthropic ByteDance DeepSeek Google MiniMax Moonshot OpenAI Tencent Z.ai
料金
| DeepSeek V4.1 Flash (1017) | Qwen3.8 Flash | Δ | |
|---|---|---|---|
| 入力 / 100 万トークン | $0.3 | $0.15 | 2× |
| 出力 / 100 万トークン | $1.2 | $0.47 | 2.6× |
| キャッシュ読み取り / 100 万トークン | $0.006 | $0.016 | 0.38× |
| キャッシュ書き込み | 追加料金なし | 1.25x | - |
ビルド時点の現行カタログの料金です。最新の料金表は各モデルのページに掲載しています。
両モデルの位置:100 万トークンあたりの入力料金(この課金単位のチャットモデル全 79 件、対数スケール)
対応機能
| DeepSeek V4.1 Flash (1017) | Qwen3.8 Flash | |
|---|---|---|
| ツール呼び出し | あり | あり |
| 思考の制御 | あり(ベンダーは調整用パラメータを公表していない) | 設定可能 |
| 構造化出力 | - | あり |
| プロンプトキャッシュ | 自動(暗黙的) | 自動 + 明示 |
| キャッシュ保持時間 | no fixed TTL (evicted when unused) | explicit: 5m, reset on hit |
| キャッシュ対象の最小プレフィックス | 公表なし | 1024 トークン |
仕様
| DeepSeek V4.1 Flash (1017) | Qwen3.8 Flash | |
|---|---|---|
| 入力モダリティ | テキスト 画像 | テキスト 画像 動画 |
| 出力モダリティ | テキスト | テキスト |
| リリース | 2026-10-17 | 2026-08-27 |
| コンテキストウィンドウ | 1M | 1M |
| 最大出力 | 393K | 131K |
| 思考パラメータ | - |
|
| 指定可能な値 | - | enable_thinking
thinking_budget
preserve_thinking
|
| デフォルト | - | on qwen3.8-flash is hybrid thinking with thinking enabled by default, thinking_budget defaults to the 262,144-token chain maximum, and preserve_thinking is off |
仕様は各ベンダーのドキュメントから転記しています。ベンダーが公表していない項目は、推測で埋めずに省いています。 出典の一覧: DeepSeek V4.1 Flash (1017) · Qwen3.8 Flash
1 つのプロンプトを両モデルで実行(ゲートウェイ経由で測定)
DeepSeek V4.1 Flash (1017) 合格 · 3 sentences
Enabling reasoning caused each request to generate additional internal reasoning tokens, which are billed like output tokens and can be several times longer than the final answer. Those extra tokens raise cost per call, and longer responses plus occasional retries pushed total usage to roughly double. We can control this with reasoning-effort limits, token budgets, caching, and spend monitoring by use case.
出力 253 tok (+178 思考) レイテンシ 5.4 s
Qwen3.8 Flash 合格 · 3 sentences
Enabling reasoning makes the model spend additional output tokens to plan and validate answers before responding, and those tokens are billed. It also increases compute and latency per request, so each task consumes more capacity than a non-reasoning call. As a result, billable tokens and compute roughly doubled, directly driving the higher invoice.
出力 330 tok (+262 思考) レイテンシ 8.9 s
指示への忠実さ(ちょうど 3 文という、数えて確かめられる条件)、読み手に合わせた書き分け(CFO 向けの語り口)、そして下のトークンメーターに表れる、表示されない思考への課金の差。
DeepSeek V4.1 Flash (1017) 合格 · 8/8 cases
```python def longest_run(xs): if not xs: return 0 best = 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` starts at `0` and is incremented only when two adjacent items match, so it counts equal adjacent pairs rather than run length; a run of length `k` is recorded as `k - 1`. Consequently, a single-element input returns `0`, and a run ending at the last index—especially a one-element final run—is undercounted or never counted. The fix initializes every run to length `1`, increments on a match, resets to `1` on a mismatch, updates `best` each iteration, and handles the empty input separately.
出力 1300 tok (+1095 思考) レイテンシ 11.8 s
Qwen3.8 Flash 合格 · 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 the original version counts adjacent equal pairs rather than items in a run, starting both `cur` and `best` at `0`, and it resets `cur` to `0` after a mismatch, thereby discarding the first element of the new run. That makes single-element inputs return `0`, and because every run is effectively measured in “steps” between equal elements, the last element is not counted—particularly noticeable when the longest run ends at the final index.
出力 2123 tok (+1933 思考) レイテンシ 43.8 s
修正が本当に正しいか(実行して確かめられる)、説明の密度、範囲の限られたタスクでのトークン効率。
DeepSeek V4.1 Flash (1017) 合格 · 5/5 fields, guidance "withheld pending the Q4 close"
{"company":"Meridian Robotics","quarter":"September quarter","revenue_usd_m":412,"growth_pct":11,"guidance":"withheld pending the Q4 close"}
出力 1375 tok (+1337 思考) レイテンシ 12.2 s
Qwen3.8 Flash 合格 · 5/5 fields, guidance null
{ "company": "Meridian Robotics", "quarter": "September quarter", "revenue_usd_m": 412, "growth_pct": 11, "guidance": null }
出力 519 tok (+463 思考) レイテンシ 10.5 s
スキーマの遵守(存在しないフィールドを作らない)、ハルシネーションを誘う条件への耐性(guidance は明示的に伏せてある)、構造化出力の実現方法の違い。
DeepSeek V4.1 Flash (1017) 合格 · 120 words, 0 banned, 1 question
Today we’re introducing Cross-Provider Prompt Cache in the API gateway. It stores identical prompt requests once and serves cached responses across supported model providers, reducing duplicate calls, latency, and spend. Teams can set cache keys by model, temperature, system prompt, and custom metadata, then choose TTLs per route or workspace. The gateway handles provider fallback while keeping cached results consistent with your policy. Is your team paying twice for the same prompt? Cross-Provider Prompt Cache helps you answer that. Configure it in the gateway dashboard, inspect hit rates by provider, and invalidate entries on demand. Existing gateway routes need no code changes; enable the feature and define your caching rules. Cross-Provider Prompt Cache is available for all API gateway customers.
出力 2487 tok (+2335 思考) レイテンシ 17.1 s
Qwen3.8 Flash 合格 · 120 words, 0 banned, 1 question
We are announcing prompt caching across providers in our API gateway. Store approved prompt outputs once and reuse them across supported model providers, cutting latency, cost, and duplicate token spend. The feature matches identical requests, checks validity, and returns cached results while preserving routing controls. Developers keep existing endpoints; the gateway manages storage, invalidation, and provider differences. This reduces noisy repeat calls, improves steady responses, and frees teams to focus on better agent workflows. OpenAI, Anthropic, Google, Mistral, and custom routes are supported. Cache hits appear in analytics with latency, token, and cost reductions visible. Check retention and privacy rules before enabling it. Ready to add cache controls to your gateway? Enable it in settings and watch spend drop now.
出力 5958 tok (+5805 思考) レイテンシ 88.8 s
制約の遵守(語数の上限、禁止語リスト、疑問文はひとつだけ)、文体の癖、長さの制御。
1 行の変更で切り替え
以下のどのタブにも両方のモデル ID が入っています。書き換えるのはハイライトされた 2 行だけで、エンドポイント、キー、リクエスト形式はすべて同じです。
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-1017",
# model="qwen3.8-flash", # この行のコメントを外し、上の行をコメントアウト
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-1017",
// model: "qwen3.8-flash", // この行のコメントを外し、上の行をコメントアウト
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-1017",
# "model": "qwen3.8-flash", # この行のコメントを外し、上の行をコメントアウト
"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-1017",
// Model: "qwen3.8-flash", // この行のコメントを外し、上の行をコメントアウト
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-1017")
// .model("qwen3.8-flash") // この行のコメントを外し、上の行をコメントアウト
.addUserMessage("Summarize this diff")
.reasoningEffort(ReasoningEffort.MEDIUM)
.build());
System.out.println(resp.choices().get(0).message().content().orElse(""));よくある質問
DeepSeek V4.1 Flash (1017) と Qwen3.8 Flash ではどちらが安いですか?
入力 / 100 万トークンは Qwen3.8 Flash のほうが安くなります($0.15 対 $0.3、2.0 倍の差)。ほかの行では逆になることもあります。料金の全体は上の表に掲載しており、実際のコストは利用の内訳によって変わります。
DeepSeek V4.1 Flash (1017) と Qwen3.8 Flash の A/B テストは、実装を 2 つ用意せずにできますか?
はい。どちらも同じ OpenAI 互換エンドポイントから 1 つの API キーで利用できます。切り替えはモデル名の文字列を 1 行変えるだけなので、トラフィックの一部をそれぞれに振り分けて、請求額を直接比較できます。
DeepSeek V4.1 Flash (1017) と Qwen3.8 Flash はプロンプトキャッシュに対応していますか?
はい。どちらのモデルも、キャッシュ読み取りは通常の入力単価より安く課金されます。そのため、同じプレフィックスを繰り返し使うワークロードでは、定価から見込まれるよりコストが下がります。キャッシュ読み取りの正確な単価は、上の料金表に掲載しています。