DeepSeek V4.1 Flash vs Gemini 3.7 Flash
どんなときに、どちらを選ぶか
どちらもテキスト出力モデルであり、ほぼ同じコンテキスト（deepseek-v4.1-flashは1000000トークン、gemini-3.7-flashは1048576）を持つため、実質的な違いは価格、出力長、および入力モダリティにあります。大量のテキストおよび画像処理にはdeepseek-v4.1-flashを選択してください：入力$0.3および出力$1.2は、Geminiの$0.75および$3.75よりも2.5xおよび約3.1x安価であり、その393216トークンの最大出力は65536の上限の6倍であり、これは長い生成において重要です。オーディオまたはビデオの入力が必要な場合は、100万オーディオ入力トークンあたり$0.75、キャッシュからの読み取りが$0.075と価格設定されているgemini-3.7-flashを選択してください。
ベンチマーク
両モデルとも測定されている項目は 5 件です。
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 | Gemini 3.7 Flash | Δ | |
|---|---|---|---|
| 入力 / 100 万トークン | $0.3 | $0.75 | 0.4× |
| 出力 / 100 万トークン | $1.2 | $3.75 | 0.32× |
| キャッシュ読み取り / 100 万トークン | $0.006 | $0.075 | 0.08× |
| キャッシュ書き込み | 追加料金なし | - | - |
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 80 件、対数スケール）
対応機能
| DeepSeek V4.1 Flash | Gemini 3.7 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） | あり（ベンダーは調整用パラメータを公表していない） |
| 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) | 公表なし |
| キャッシュ対象の最小プレフィックス | 公表なし | 4,096 トークン |
仕様
| DeepSeek V4.1 Flash | Gemini 3.7 Flash | |
|---|---|---|
| 入力モダリティ | テキスト 画像 | テキスト 画像 音声 動画 |
| 出力モダリティ | テキスト | テキスト |
| リリース | 2026-09-10 | 2026-08-13 |
| 知識カットオフ | - | 2026-03 |
| コンテキストウィンドウ | 1M | 1M |
| 最大出力 | 393K | 66K |
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 · Gemini 3.7 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 合格 · 3 sentences
Enabling reasoning changed the unit economics: the model now spends extra billable tokens internally to “think” before producing the answer, and those reasoning tokens are charged like output tokens even though users never see them. That added token generation—plus longer contexts and occasional retries on harder prompts—roughly doubled our cost per request. We can control this by capping reasoning depth, routing only complex queries to reasoning models, and caching common prompts to bring the bill back down.
出力 423 tok (+327 思考) レイテンシ 14.6 s
Gemini 3.7 Flash 合格 · 3 sentences
Enabling reasoning causes the model to generate a high volume of invisible "thinking tokens" behind the scenes to deliberate and solve complex logic before delivering a final response. Because our vendor bills strictly on token volume, this additional internal computation effectively doubled our billable output per query. In short, our costs increased because we are now paying for the extra compute capacity required to produce significantly higher-accuracy answers.
出力 878 tok (+799 思考) レイテンシ 6.9 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 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 `cur` is counting equal adjacent pairs, not elements in the current run: every time `xs[i] == xs[i - 1]`, the run length increases by one element, but the first element of the run was never counted, so all runs are undercounted by one. Also, `best` starts at `0`, so single-element inputs return `0` instead of `1`, and a one-element run ending at the last index is missed entirely.
出力 918 tok (+733 思考) レイテンシ 11.4 s
Gemini 3.7 Flash 合格 · 8/8 cases
Here is the corrected function: ```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 of the Bug The original function tracked equal adjacent transitions instead of the actual number of elements in a run, causing all non-empty run lengths to be undercounted by one (e.g., returning `0` instead of `1` for single-element lists because the loop never executes, and `1` instead of `2` for pairs). Initializing both `best` and `cur` to `1` (after handling empty inputs) and resetting `cur` to `1` on a mismatch ensures every individual element is counted as a valid run of at least length one.
出力 1050 tok (+827 思考) レイテンシ 6.4 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 合格 · 5/5 fields, guidance "withheld pending the Q4 close"
{"company":"Meridian Robotics","quarter":"September quarter","revenue_usd_m":412,"growth_pct":11.0,"guidance":"withheld pending the Q4 close"}
出力 1707 tok (+1667 思考) レイテンシ 15.1 s
Gemini 3.7 Flash 合格 · 5/5 fields, guidance "withheld"
```json { "company": "Meridian Robotics", "quarter": "September quarter", "revenue_usd_m": 412, "growth_pct": null, "guidance": "withheld" } ```
出力 918 tok (+858 思考) レイテンシ 6.2 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 合格 · 116 words, 0 banned, 1 question
Today we're launching Cross-Provider Prompt Cache for our API gateway. It stores identical prompt requests and their responses across supported model providers, then serves cached results when a match is found. Teams can cut duplicate inference costs, reduce latency, and keep behavior consistent during provider failover. The cache works with configurable TTLs, per-route rules, and cache-key controls, so you decide what is reusable and what must stay fresh. Does your application send the same prompts to multiple providers? Now your gateway can answer many of those calls without another upstream request. Existing observability dashboards show hit rates, saved tokens, and estimated spend reduction. Enable it in the gateway console, set your policy, and start caching today.
出力 917 tok (+770 思考) レイテンシ 9.0 s
Gemini 3.7 Flash 合格 · 120 words, 0 banned, 1 question
Why pay twice for identical AI queries simply because you routed them to different model vendors? Today, we introduce Universal Prompt Caching directly within our unified API gateway architecture. This capability stores repeated prompt contexts across OpenAI, Anthropic, and local models, instantly returning stored results to eliminate redundant computation fees. When your application sends an LLM request, the gateway inspects the payload, identifies semantic matches, and returns accurate cached responses in under ten milliseconds. Engineering teams can now slash inference latency by eighty percent while dramatically reducing monthly token expenditures across diverse production deployments. You retain complete privacy control, flexible cache eviction policies, and granular metrics through a single dashboard. Update your routing settings today to accelerate overall system performance.
出力 2858 tok (+2718 思考) レイテンシ 14.1 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",
# model="gemini-3.7-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",
// model: "gemini-3.7-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",
# "model": "gemini-3.7-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",
// Model: "gemini-3.7-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")
// .model("gemini-3.7-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 と Gemini 3.7 Flash ではどちらが安いですか？
入力 / 100 万トークンは DeepSeek V4.1 Flash のほうが安くなります（$0.3 対 $0.75、2.5 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 と Gemini 3.7 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 と Gemini 3.7 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。