新規 無料登録で、呼び出し 10 回分(最大 $1)をお試しいただけます。カード登録は不要です。

DeepSeek V4 Pro (0813) vs Gemini 3.6 Flash

vs

どんなときに、どちらを選ぶか

大量のテキストのみの reasoning 処理には deepseek-v4-pro-0813 を選択してください:明示的な機能として reasoning を備え、100万トークンあたりの料金は入力が $1.32、出力が $3.96 であり($7.5 である gemini-3.6-flash よりも出力で約1.9倍安価です)、Google モデルの上限 65536 の約6倍となる最大 393216 トークンの出力を許可します。入力がテキストだけではない場合は gemini-3.6-flash を選択してください — テキストに加えて画像、動画、音声を受け付けて vision を追加し、音声入力は100万オーディオトークンあたり $5 で課金されます。コンテキストは 1000000 トークン対 1048576 トークンで事実上互角ですが、gemini-3.6-flash では thinking を無効にできないことに注意してください。

ベンチマーク

平均超え上回るモデルなしDeepSeek V4 Pro (0813)13 / 211 / 21Gemini 3.6 Flash6 / 181 / 18
DeepSeek V4 Pro (0813) Gemini 3.6 Flash 測定された他モデル 他モデルの平均 ★ これを上回るモデルなし
DeepSWE 1.1
62.7%
48.6%
BioMysteryBench hard
N/A
41.2%
OSWorld 2.0
N/A
33.8%
Cybergym
83.3%
N/A
GDPval-AA v2 Elo · 1508-1769 Z.ai 公表 · 2026-09-04
1590
N/A
Harvey Lab-AA
N/A
85.1%
GPQA Diamond
92.4%
N/A
Agents' Last Exam
25.7%
N/A
LVBench
N/A
84.2%

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

料金

DeepSeek V4 Pro (0813) Gemini 3.6 Flash Δ
入力 / 100 万トークン $1.32 $1.5 0.88×
出力 / 100 万トークン $3.96 $7.5 0.53×
キャッシュ読み取り / 100 万トークン $0.132 $0.15 0.88×
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 76 件、対数スケール)

対応機能

DeepSeek V4 Pro (0813) Gemini 3.6 Flash
ツール呼び出し あり あり
思考の制御 常時オン 常時オン
構造化出力 あり 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 4096 トークン

仕様

DeepSeek V4 Pro (0813) Gemini 3.6 Flash
入力モダリティ テキスト 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 2026-08-13 2026-07-21
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
思考パラメータ reasoning_effort thinkingLevel
指定可能な値
reasoning_effort
  • the model card documents low
  • high
  • max
  • minimal
  • low
  • medium
  • high
デフォルト - medium

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 Pro (0813) · Gemini 3.6 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)

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 Pro (0813) 合格 · 3 sentences

Enabling reasoning causes the model to generate a hidden chain-of-thought with many additional tokens before producing the final answer, which sharply increases compute consumption per request. Those extra reasoning tokens are billed at the same or higher rates, so total usage doubled even though the volume of final outputs stayed similar. We can control this by adjusting reasoning effort, setting token limits, or routing only complex requests through reasoning mode.

出力 308 tok (+226 思考) レイテンシ 5.1 s

Gemini 3.6 Flash 合格 · 3 sentences

Enabling reasoning causes the model to generate thousands of internal "thinking" tokens behind the scenes to process logic before delivering the final response. Because our vendor bills us for every token generated—including these intermediate processing steps—our billable output volume per query surged significantly. Since output tokens carry a much higher unit cost than input tokens, this jump in processing volume directly doubled our overall spend.

出力 893 tok (+816 思考) レイテンシ 4.7 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。

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 Pro (0813) 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` was initialized to `0` and only counted adjacent matching pairs, so a run of length `n` produced `n - 1` (or `0` for a single element) instead of `n`. The code also reset to `0` on a change, when the new run should start at length `1`. Initializing `cur` and `best` to `1` fixes both the single-element case and runs ending at the last index.

出力 1315 tok (+1130 思考) レイテンシ 16.9 s

Gemini 3.6 Flash 合格 · 8/8 cases

Here is the fixed function along with an explanation of the bugs: ```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 The original function initialized `cur` and `best` to `0` and incremented `cur` on matching adjacent items, which meant it was counting identical adjacent *pairs* rather than the total number of *elements* in a run. This caused single-element inputs to skip the loop and return `0` instead of `1`, and undercounted all run lengths by 1 (for example, a run of two items at the end of the list resulted in `cur = 1`). […]

出力 2034 tok (+1768 思考) レイテンシ 10.0 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。

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 有効な JSON、スキーマに完全一致

DeepSeek V4 Pro (0813) 合格 · 5/5 fields, guidance null

{"company":"Meridian Robotics","quarter":"September quarter","revenue_usd_m":412,"growth_pct":11.0,"guidance":null}

出力 2155 tok (+2121 思考) レイテンシ 26.0 s

Gemini 3.6 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 2843 tok (+2783 思考) レイテンシ 13.1 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。

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 Pro (0813) 合格 · 121 words, 0 banned, 1 question

Introducing cross-provider prompt caching in our API gateway. Send a prompt once, and the gateway stores its computed prefix across Anthropic, OpenAI, and other LLM providers. Subsequent requests with the same prompt hit the cache, cutting latency and token costs while keeping outputs consistent across routing decisions and provider failovers. Teams can route identical prompts between providers without reprocessing shared context or lengthy system instructions. How much could you save on repeated prompt prefixes? The cache respects provider-specific key formats, handles TTLs automatically, and works with streaming and batch requests. Enable it with one configuration flag—no changes to your application code. Available today on all plans. Monitor cache hit rates, token savings, and provider-specific performance metrics in the live dashboard.

出力 2845 tok (+2694 思考) レイテンシ 25.5 s

Gemini 3.6 Flash 不合格 · 60 words, 0 banned, 0 questions

72: reducing 73: your 74: monthly 75: token 76: spend. S6 (21): 77: You 78: can 79: easily 80: set 81: custom 82: expiration 83: rules, 84: configure 85: TTL 86: settings, 87: and 88: manage 89: cache 90: invalidation 91: across 92: all 93: vendors 94: from 95: one 96: centralized 97: dashboard. S7 (23): 98: Start 99: optimizing […]

出力 4092 tok (+3929 思考) レイテンシ 16.3 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-pro-0813",
    # model="gemini-3.6-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)

API キーを取得 →

よくある質問

DeepSeek V4 Pro (0813) と Gemini 3.6 Flash ではどちらが安いですか?

入力 / 100 万トークンは DeepSeek V4 Pro (0813) のほうが安くなります($1.32 対 $1.5、1.1 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 Pro (0813) と Gemini 3.6 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 Pro (0813) と Gemini 3.6 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。

関連する比較

当社の実測レポートより