DeepSeek V4 Flash (0731) vs Qwen3.8 Max

Q: DeepSeek V4 Flash (0731) と Qwen3.8 Max 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 Flash (0731) の方が安価です（$0.308 対 $2、6.5× 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。

どちらかを変更 vs

いつ、どちらを使うべきか — ベンチマーク表ではなく、厳選された評価

両者ともテキスト入力/テキスト出力の推論およびツールモデルであり、コンテキストの規模もほぼ同等（deepseek-v4-flash-0731が1000000トークン、qwen3.8-maxが983616トークン）であるため、実際の違いは価格とモダリティになります。大量のテキスト処理にはdeepseek-v4-flash-0731を選択してください。入力（$0.308対$2）および出力（$0.924対$6）で約6.5x安く、キャッシュ読み取りで約8x安く、131072に対して393216の出力トークンを許容します。画像入力やlong-contextフラグが必要であり、より高い料金体系を許容できる場合は、qwen3.8-maxを選択してください。

料金

	DeepSeek V4 Flash (0731)	Qwen3.8 Max	Δ
入力 / 1Mトークン	$0.308	$2	0.15×
出力 / 1Mトークン	$0.924	$6	0.15×
キャッシュ読み取り / 1Mトークン	$0.0308	$0.25	0.12×
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63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)

DeepSeek V4 Flash (0731) · $0.308 Qwen3.8 Max · $2

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

機能

	DeepSeek V4 Flash (0731)	Qwen3.8 Max
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	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 Flash (0731)	Qwen3.8 Max
入力モダリティ	テキスト	テキスト画像
出力モダリティ	テキスト	テキスト
リリース	2026-07-31	2026-08-03
コンテキストウィンドウ	1M	984K
最大出力	393K	131K

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 Flash (0731) · Qwen3.8 Max

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

CFO向けの推論バグのある関数の修正スキーマへの抽出制約に沿った記述

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 Flash (0731) パス · 3 sentences

Enabling reasoning mode prompts the model to generate extensive internal chain-of-thought tokens before answering, often multiplying total token output per query by several times. This directly inflates costs because we are billed per token, and these reasoning tokens are processed at a premium compute tier that carries a higher price per million tokens. However, this spend buys measurably higher accuracy and fewer failed calls, so we are tracking it against specific error-reduction KPIs to ensure the ROI justifies the increase.

出力 365 tok (+266 思考) レイテンシ 5.1 s

Qwen3.8 Max パス · 3 sentences

Enabling reasoning makes the model produce additional hidden steps before responding, and those tokens are billable. It also tends to lengthen each interaction because the model works through more possibilities before settling on an answer. Therefore, the bill doubled mainly due to higher compute and token usage per request, not necessarily because the number of requests doubled.

出力 378 tok (+305 思考) レイテンシ 8.6 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 Flash (0731) 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 best = max(best, cur) else: cur = 1 return best ``` The original bug stems from initializing `cur` to 0 and only incrementing it when adjacent elements are equal, which counts the number of *equal transitions* rather than the actual run length—so every run of length L is reported as L−1, and a single‑element run (with no transitions) yields 0. Moreover, because `best` is updated only inside the equality branch, it never accounts for a run that ends at the last element if that run is longer than any previously seen (though the real issue remains the off‑by‑one). […]

出力 1268 tok (+1016 思考) レイテンシ 14.0 s

Qwen3.8 Max パス · 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 the original code starts `best` and `cur` at `0`, so it counts adjacent equal *transitions* rather than the number of items in the run. A run of length `n` has only `n - 1` equal-neighbor transitions, so single-element inputs return `0`, and runs that reach the end are undercounted by one. Initializing the current run to `1` for the first element, resetting it to `1` on a break, and updating `best` from that count fixes the off-by-one.

出力 1616 tok (+1411 思考) レイテンシ 34.7 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 Flash (0731) パス · 5/5 fields, guidance null

{ "company": "Meridian Robotics", "quarter": "Q3", "revenue_usd_m": 412, "growth_pct": null, "guidance": null }

出力 1119 tok (+1072 思考) レイテンシ 12.3 s

Qwen3.8 Max パス · 5/5 fields, guidance null

{ "company": "Meridian Robotics", "quarter": "September quarter", "revenue_usd_m": 412, "growth_pct": 11, "guidance": null }

出力 1199 tok (+1141 思考) レイテンシ 24.4 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 Flash (0731) 失敗 · 141 words, 0 banned, 1 question

**Introducing Prompt Cache for API Gateway** We are pleased to announce Prompt Cache, a new feature that stores and reuses identical prompt prefixes across all connected LLM providers. By automatically recognizing repeated requests, this cache reduces token consumption and lowers latency without altering your application logic. Whether you use OpenAI, Anthropic, or open-source models, the cache operates transparently, ensuring consistent behavior while cutting costs. Developers can configure cache TTL and scoping rules via a simple API call, giving you precise control over data freshness and privacy. This feature also minimizes redundant upstream calls, freeing provider rate limits for more critical workloads. Start caching today through the dashboard or CLI, and watch your operational expenses drop significantly. […]

出力 254 tok (+80 思考) レイテンシ 4.4 s

Qwen3.8 Max パス · 120 words, 0 banned, 1 question

Today, our API gateway adds prompt caching across major model providers. It stores prompts and responses in one fast cache layer. Teams can lower token spend, reduce latency, and repeat reliable answers. The feature supports OpenAI, Anthropic, Google, and Mistral through one configuration. You can set retention rules, scope access, and invalidate entries quickly. How does your team maintain consistent results during provider outages? Approved cached responses keep applications stable while fallback routes recover. The dashboard shows hit rates, savings, latency, and provider usage. Engineers receive audit trails for every cached prompt, enabling safer testing. Product managers can compare cost trends before and after cache adoption. Start with a small route, then safely expand caching to production traffic right now.

出力 2744 tok (+2591 思考) レイテンシ 46.3 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-flash-0731",
    # model="qwen3.8-max",  # 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)

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-flash-0731",
  // model: "qwen3.8-max",  // 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",
});
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-flash-0731",
    # "model": "qwen3.8-max",  # 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": "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-flash-0731",
		// Model: "qwen3.8-max",  // 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: []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-flash-0731")
        // .model("qwen3.8-max")  // 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
        .addUserMessage("Summarize this diff")
        .reasoningEffort(ReasoningEffort.MEDIUM)
        .build());
System.out.println(resp.choices().get(0).message().content().orElse(""));

APIキーを取得する →

FAQ

DeepSeek V4 Flash (0731) と Qwen3.8 Max 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 Flash (0731) の方が安価です（$0.308 対 $2、6.5× 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 Flash (0731) と Qwen3.8 Max 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 Flash (0731) と Qwen3.8 Max 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。

当社の測定調査より

DeepSeek V4 Pro GA と Preview を実測：思考量を 18〜62％削減画像 1 枚は何 token？15 API で 6〜1,298 を実測 LLM の思考制御：13 モデルの対応・無視・厳密適用

料金

機能

仕様

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

1行で切り替え

FAQ

関連する比較

当社の測定調査より