DeepSeek V4 Pro (0813) vs Qwen3.8 Flash
いつ、どちらを使うか
どちらのモデルも 1000000 トークンのコンテキストウィンドウを備え、チャット、コード、推論、ツールをサポートしているため、実際の使い分けは価格、出力長、入力によるものになります:deepseek-v4-pro-0813 は入力100万あたり $1.32、出力100万あたり $3.96 を課金し、これは qwen3.8-flash の $0.15 と $0.47 の約8.8倍および約8.4倍にあたります。131072 トークンに対して最大 393216 トークンという、非常に長い単一の応答が必要な場合は deepseek-v4-pro-0813 を選択してください。大量のテキスト処理、画像や動画の入力、またはよりシンプルな呼び出しで thinking を無効にしたい場合は qwen3.8-flash を選択してください。
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) | Qwen3.8 Flash | Δ | |
|---|---|---|---|
| 入力 / 1Mトークン | $1.32 | $0.15 | 8.8× |
| 出力 / 1Mトークン | $3.96 | $0.47 | 8.4× |
| キャッシュ読み取り / 1Mトークン | $0.132 | $0.016 | 8.3× |
| 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)
機能
| DeepSeek V4 Pro (0813) | Qwen3.8 Flash | |
|---|---|---|
| ツール使用 | あり | あり |
| 思考コントロール | 常時オン | 設定可能 |
| 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 Pro (0813) | Qwen3.8 Flash | |
|---|---|---|
| 入力モダリティ | テキスト | 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 | 2026-08-13 | 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 | reasoning_effort |
|
| 指定可能な値 | reasoning_effort
| enable_thinking
thinking_budget
preserve_thinking
|
| 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 Pro (0813) · 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
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
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。
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
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。
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
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。
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
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-pro-0813",
# 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)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: "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",
});
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": "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": "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: "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: []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("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
.addUserMessage("Summarize this diff")
.reasoningEffort(ReasoningEffort.MEDIUM)
.build());
System.out.println(resp.choices().get(0).message().content().orElse(""));FAQ
DeepSeek V4 Pro (0813) 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 $1.32、8.8× 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 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 Pro (0813) 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。