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DeepSeek V4 Pro vs Gemini 3.6 Flash

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

テキスト入力は近接しています(100万トークンあたり $1.608 対 $1.5)ので、違いは別のところにあります。deepseek-v4-pro は出力を $3.216 で課金し、gemini-3.6-flash は $7.5、キャッシュ読み取りは $0.0134 対 $0.15、1 回の応答で最大 393216 トークンを出力でき、相手は 65536 です。長いテキスト専用の推論やコードには deepseek-v4-pro を選んでください。1000000 トークンのウィンドウ全体で思考を切り替えられます。入力に画像・動画・音声が含まれ(音声入力は100万トークンあたり $5)、1048576 トークン上でビジョンとツールを使いたいなら gemini-3.6-flash です。

料金

DeepSeek V4 Pro Gemini 3.6 Flash Δ
入力 / 1Mトークン $1.608 $1.5 1.1×
出力 / 1Mトークン $3.216 $7.5 0.43×
キャッシュ読み取り / 1Mトークン $0.0134 $0.15 0.089×
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 Pro · $1.608 Gemini 3.6 Flash · $1.5
$0.05 · Qwen3 VL Flash $30 · GPT-5.4 Pro

機能

DeepSeek V4 Pro Gemini 3.6 Flash
ツール使用 あり あり
思考コントロール 設定可能 常時オン
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 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 2026-04-24
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
  • thinking.type
  • reasoning_effort
thinkingLevel
指定可能な値
thinking.type
  • enabled
  • disabled
reasoning_effort
  • high
  • max (low and medium map to high, xhigh maps to max)
  • minimal
  • low
  • medium
  • high
デフォルト

enabled, with reasoning_effort high

some complex agent requests are automatically set to max

medium

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 · Gemini 3.6 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 Pro パス · 3 sentences

Enabling reasoning causes the model to generate a lengthy internal chain‑of‑thought before it delivers a visible answer, and we are billed for every one of those hidden reasoning tokens just as we are for the final output. In most interactions, the volume of these unseen tokens at least equals the visible response, effectively doubling the total tokens consumed per query. That doubled token consumption translates directly into a doubled per‑query cost, which is why our overall LLM bill doubled.

出力 641 tok (+545 思考) レイテンシ 11.5 s

Gemini 3.6 Flash パス · 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 Pro 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 ``` **Explanation:** The bug stems from initializing `cur = 0` and only incrementing it when two adjacent elements match, which counts the number of *additional* equal elements rather than the actual run length (which is `cur + 1`). As a result, the returned `best` is always one less than the true longest run—most obviously returning 0 for a single-element list instead of 1. […]

出力 2418 tok (+2131 思考) レイテンシ 35.6 s

Gemini 3.6 Flash パス · 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 Pro パス · 5/5 fields, guidance null

{ "company": "Meridian Robotics", "quarter": "September quarter", "revenue_usd_m": 412, "growth_pct": "eleven and change", "guidance": null }

出力 1204 tok (+1153 思考) レイテンシ 19.9 s

Gemini 3.6 Flash パス · 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 Pro 評価する回答がありません · no answer text within 16,384 tokens (all of it went to thinking)

モデルは回答テキストを返しませんでした — すべてのトークンバジェットが非表示の思考に消費されました。

出力 8193 tok (+8192 思考) レイテンシ 106.2 s

Gemini 3.6 Flash 失敗 · 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、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",
    # model="gemini-3.6-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キーを取得する →

FAQ

DeepSeek V4 Pro と Gemini 3.6 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 3.6 Flash の方が安価です($1.5 対 $1.608、1.1× 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 と Gemini 3.6 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 と Gemini 3.6 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。

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