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DeepSeek V4.1 Flash vs Gemini 3.8 Flash

vs

いつ、どちらを使うか

どちらもツールとコードを備えたテキストおよび画像の推論モデルであり、コンテキストがほぼ同じ(deepseek-v4.1-flashの1,000,000トークンに対してgemini-3.8-flashは1,048,576)であるため、実際の違いは価格と形状です。deepseek-v4.1-flashのコストは入力が$0.3、出力が$1.2で、$0.75および$3.75に対して入力で2.5x、出力で3x強安価になり、65536に対して393216の出力トークンを許可するため、大量の長い生成にはこちらを選択してください。音声または動画の入力が必要な場合はgemini-3.8-flashを選択してください。これらを受け入れ、100万音声トークンあたり$0.75で請求されます。

ベンチマーク

平均超え他モデル以上DeepSeek V4.1 Flash16 / 194 / 19Gemini 3.8 Flash12 / 175 / 17
DeepSeek V4.1 Flash Gemini 3.8 Flash 測定された他モデル 測定対象の平均 他モデルに上回られていない
DeepSWE 1.1
他モデルに上回られていない 74.2%
73.7%
BioMysteryBench hard
N/A
他モデルに上回られていない 56.5%
OSWorld 2.0 Partial score, batch tool enabled
N/A
59%
Cybergym
他モデルに上回られていない 88.1%
N/A
HealthBench Professional
N/A
52.1%
Finance Agent v2
N/A
他モデルに上回られていない 61.4%
Legal Agent Benchmark
N/A
10%
GPQA Diamond
90.9%
95.3%
Agents' Last Exam
31.8%
N/A
CharXiv (RQ) no tools
N/A
他モデルに上回られていない 86.2%

ベンダー公表: Alibaba (Qwen) Anthropic ByteDance DeepSeek Google MiniMax Moonshot OpenAI Tencent Z.ai

料金

DeepSeek V4.1 Flash Gemini 3.8 Flash Δ
入力 / 1Mトークン $0.3 $0.75 0.4×
出力 / 1Mトークン $1.2 $3.75 0.32×
キャッシュ読み取り / 1Mトークン $0.03 $0.075 0.4×
キャッシュ書き込み 別途料金なし - -

ビルド時のライブカタログの料金です。各モデルのページには現在の料金カードが記載されています。

位置付け — この課金単位におけるすべての71個のチャットモデル全体の1Mトークンあたりの入力料金 (対数スケール)

機能

DeepSeek V4.1 Flash Gemini 3.8 Flash
ツール使用 あり あり
思考コントロール あり — ベンダーの調整パラメータは非公開 あり — ベンダーの調整パラメータは非公開
構造化出力 - あり
プロンプトキャッシング 暗黙的 (自動) 暗黙的 + 明示的
キャッシュ有効期間 no fixed TTL (evicted when unused) 非公開
最小キャッシュプレフィックス 非公開 4096 トークン

仕様

DeepSeek V4.1 Flash Gemini 3.8 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 2026-09-02
知識のカットオフ - 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されています。ベンダーが公開していない行は推測せず、省略しています。 すべての出典: DeepSeek V4.1 Flash · Gemini 3.8 Flash

1つのプロンプト、両方のモデル — ゲートウェイ経由で測定

プロンプト Explain to a CFO, in exactly three sentences, why our LLM bill doubled after we enabled reasoning. チェック ちょうど 3 文

DeepSeek V4.1 Flash パス · 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 3.8 Flash パス · 3 sentences

When we enabled reasoning, the model began generating hidden "thinking tokens" to work through logic step-by-step before producing a final answer. Because AI vendors bill for every single token processed—visible or not—this internal deliberation dramatically inflated our billable volume per query. In short, while our total number of user requests remained flat, the cost per transaction doubled to buy higher accuracy on complex tasks.

出力 705 tok (+624 思考) レイテンシ 6.4 s

指示追従(ちょうど三文 — 数えられる)、読み手に合わせた調整(CFO 向けの語り口)、そして下のトークン計から見える隠れた思考の課金ギャップ。

プロンプト 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. チェック 修正がテストを通る

DeepSeek V4.1 Flash パス · 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 3.8 Flash パス · 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 best = max(best, cur) else: cur = 1 return best ``` ### Explanation of the Bug The original function counted equal-neighbor transitions rather than the actual items making up each run. Because `cur` started at `0` (and was reset to `0` on mismatches), every run was undercounted by one: single-element lists returned `0` because the loop never executed, and any subsequent run—including those ending at the last index—recorded a count of $N - 1$ instead of $N$. The fix handles empty input upfront, initializes both `cur` and `best` to `1` (since any single element forms a run of length 1), and resets `cur` to `1` whenever a new run begins.

出力 1393 tok (+1149 思考) レイテンシ 10.1 s

修正が実際に正しいか(実行可能か)、説明の密度、そして範囲の限られたタスクでのトークン効率。

プロンプト 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. チェック 妥当な JSON、スキーマ厳密

DeepSeek V4.1 Flash パス · 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 3.8 Flash パス · 5/5 fields, guidance null

```json { "company": "Meridian Robotics", "quarter": "September quarter", "revenue_usd_m": 412, "growth_pct": null, "guidance": null } ```

出力 3989 tok (+3932 思考) レイテンシ 30.4 s

スキーマ遵守(フィールドをでっち上げない)、ハルシネーション圧(guidance は明示的に保留されている)、そして構造化出力の経路の違い。

プロンプト 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. チェック 120 語、禁止語 0

DeepSeek V4.1 Flash パス · 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 3.8 Flash パス · 120 words, 0 banned, 1 question

Why pay multiple model providers for the exact same output? Introducing Universal Prompt Cache, our latest API gateway capability engineered to cut compute expenses and drop inference latency. When your application makes a call, the gateway inspects a central memory layer before routing traffic to external LLMs. If an identical query was previously processed by OpenAI, Anthropic, or Mistral, our gateway returns that response immediately. This shared cache eliminates duplicate token fees and insulates your production apps from vendor rate limits or unexpected downtime. Developers can easily customize expiration settings, enforce strict data privacy controls, and configure invalidation logic across every endpoint. Stop wasting your budget on repeated queries. Enable prompt caching in your dashboard to accelerate your pipeline today.

出力 3833 tok (+3688 思考) レイテンシ 21.8 s

制約の遵守(語数の上限、禁止語リスト、唯一の疑問文)、文体の指紋、そして長さの制御。

1行で切り替え

以下のすべてのタブには両方のIDが含まれています — 変更箇所はハイライトされた2行のみです。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-3.8-flash",  # この行をアンコメントし、上の行をコメントアウトします
    messages=[{"role": "user", "content": "Summarize this diff"}],
    reasoning_effort="medium",
)
print(resp.choices[0].message.content)

API キーを取得 →

FAQ

DeepSeek V4.1 Flash と Gemini 3.8 Flash ではどちらが安いですか?

入力 / 1mトークン においては DeepSeek V4.1 Flash の方が安価です($0.3 対 $0.75、2.5× の差)。他の行では逆になる可能性があります — 上の表には完全な情報が記載されており、実際のコストは組み合わせに依存します。

2つの統合を行わずに DeepSeek V4.1 Flash と Gemini 3.8 Flash のA/Bテストを実施できますか?

はい。両方とも1つのAPIキーで同じOpenAI互換エンドポイントを通じて提供されます — モデル文字列を1行変更するだけで切り替えられるため、トラフィックの一部をそれぞれにルーティングし、請求額を直接比較できます。

DeepSeek V4.1 Flash と Gemini 3.8 Flash はプロンプトキャッシングをサポートしていますか?

はい — どちらのモデルでもキャッシュ読み込みは入力レートよりも低く請求されるため、ウォームプレフィックスのワークロードは定価が示すよりも低コストになります。キャッシュ読み込みの正確な行は、上の料金表に記載されています。

関連する比較

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