DeepSeek V4 Pro (0813) vs Gemini 3.8 Flash
いつ、どちらを使うか
どちらもコンテキストは約100万トークン（deepseek-v4-pro-0813は1000000、gemini-3.8-flashは1048576）であるため、実際の違いはサイズではなく形状です。gemini-3.8-flashは100万トークンあたり入力$0.75、出力$3.75でテキスト、画像、音声、動画を取り込みますが、deepseek-v4-pro-0813はテキストのみで$1.32および$3.96であり、入力およびキャッシュ読み取りコストが約1.76xになります。deepseek-v4-pro-0813の最大出力393216はgemini-3.8-flashの65536の約6xであるため、長い単発の生成が必要な場合はdeepseek-v4-pro-0813を選択してください。より安価なプリフィルとテキスト以外の入力にはgemini-3.8-flashを選択してください。両者ともチャット、コード、推論、およびツールをカバーしています。
ベンチマーク
ベンダー公表: Alibaba (Qwen) Anthropic ByteDance DeepSeek Google MiniMax Moonshot OpenAI Tencent Z.ai
料金
| DeepSeek V4 Pro (0813) | Gemini 3.8 Flash | Δ | |
|---|---|---|---|
| 入力 / 1Mトークン | $1.32 | $0.75 | 1.8× |
| 出力 / 1Mトークン | $3.96 | $3.75 | 1.1× |
| キャッシュ読み取り / 1Mトークン | $0.132 | $0.075 | 1.8× |
| 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 Pro (0813) | Gemini 3.8 Flash | |
|---|---|---|
| ツール使用 | あり | あり |
| 思考コントロール | 常時オン | 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) | 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 Pro (0813) | Gemini 3.8 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 | 2026-09-02 |
| 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 |
| 思考パラメータ | reasoning_effort | - |
| 指定可能な値 | reasoning_effort
| - |
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 Pro (0813) · 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
DeepSeek V4 Pro (0813) パス · 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 3.8 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。
DeepSeek V4 Pro (0813) 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` 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 3.8 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。
DeepSeek V4 Pro (0813) パス · 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 3.8 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。
DeepSeek V4 Pro (0813) パス · 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 3.8 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-pro-0813",
# 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)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-pro-0813",
// 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",
});
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-pro-0813",
# "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": "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-pro-0813",
// 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: []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-pro-0813")
// .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
.addUserMessage("Summarize this diff")
.reasoningEffort(ReasoningEffort.MEDIUM)
.build());
System.out.println(resp.choices().get(0).message().content().orElse(""));FAQ
DeepSeek V4 Pro (0813) 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 Gemini 3.8 Flash の方が安価です（$0.75 対 $1.32、1.8× 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 Pro (0813) 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 Pro (0813) 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。