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DeepSeek V4.1 Flash vs Qwen3.8 Flash

vs

いつ、どちらを使うか

どちらのモデルも 1,000,000 トークンのコンテキストウィンドウ、テキストと画像の入力、そして同じチャット、ビジョン、コード、推論、ツールのフラグを共有しているため、使い分けの基準はコストと出力上限になります。qwen3.8-flash は入力価格が半額(100万あたり $0.15 対 $0.3)で、出力は約2.6倍安価($0.47 対 $1.2)であることに加え、動画を受け入れ、long-context フラグを備え、thinking をオフにできるため、大量処理やマルチモーダルな取り込み作業のデフォルトとなります。Qwen の制限を超える長い単一の応答が必要な場合は deepseek-v4.1-flash を選択してください:最大出力トークンは 131,072 に対して 393,216 と、約3倍の余裕があります。

ベンチマーク

平均超え他モデル以上DeepSeek V4.1 Flash16 / 194 / 19Qwen3.8 Flash13 / 163 / 16
DeepSeek V4.1 Flash Qwen3.8 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%
58.7%
OSWorld 2.0 partial
N/A
52.3%
Cybergym
他モデルに上回られていない 88.1%
N/A
JobBench
N/A
55.7%
GPQA Diamond
90.9%
91.7%
ERQA
N/A
他モデルに上回られていない 72.3%
Agents' Last Exam
31.8%
N/A
LVBench
N/A
76.6%

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

料金

DeepSeek V4.1 Flash Qwen3.8 Flash Δ
入力 / 1Mトークン $0.3 $0.15
出力 / 1Mトークン $1.2 $0.47 2.6×
キャッシュ読み取り / 1Mトークン $0.03 $0.016 1.9×
キャッシュ書き込み 別途料金なし 1.25x -

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)

$0.05 · Qwen3 VL Flash $30 · GPT-5.4 Pro

機能

DeepSeek V4.1 Flash Qwen3.8 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 設定可能
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) explicit: 5m, reset on hit
最小キャッシュプレフィックス 非公開 1024 トークン

仕様

DeepSeek V4.1 Flash 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 2026-09-10 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 -
  • enable_thinking
  • thinking_budget
  • preserve_thinking
指定可能な値 -
enable_thinking
  • true
  • false
thinking_budget
  • in tokens
preserve_thinking
  • true
  • false
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 · Qwen3.8 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

Qwen3.8 Flash パス · 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

Qwen3.8 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 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

Qwen3.8 Flash パス · 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

Qwen3.8 Flash パス · 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、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="qwen3.8-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 Qwen3.8 Flash ではどちらが安いですか?

入力 / 1mトークン においては Qwen3.8 Flash の方が安価です($0.15 対 $0.3、2.0× 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 Qwen3.8 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 Qwen3.8 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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