DeepSeek V4 Pro vs Qwen3.8 Max
どんなときに、どちらを選ぶか
大量のテキスト専用作業には deepseek-v4-pro を選びます。100 万トークンあたりの入力($1.32 対 $2)も出力($3.96 対 $6、約 1.5 分の 1)も安く、キャッシュ読み取りは $0.132 対 $0.25、出力は最大 393216 トークンで相手は 131072、しかも思考を切れます。画像入力が必要なら qwen3.8-max です。テキストと画像を受け付けるのに対し deepseek-v4-pro はテキスト入出力です。コンテキストは 1000000 対 983616 トークンで実質互角、どちらもチャット・コード・推論・ツールに対応します。
ベンチマーク
ベンダー公表値: Alibaba (Qwen) Anthropic ByteDance DeepSeek Google MiniMax Moonshot OpenAI Tencent Z.ai
料金
| DeepSeek V4 Pro | Qwen3.8 Max | Δ | |
|---|---|---|---|
| 入力 / 100 万トークン | $1.32 | $2 | 0.66× |
| 出力 / 100 万トークン | $3.96 | $6 | 0.66× |
| キャッシュ読み取り / 100 万トークン | $0.132 | $0.25 | 0.53× |
| キャッシュ書き込み | 追加料金なし | 1.25x | - |
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 | Qwen3.8 Max | |
|---|---|---|
| ツール呼び出し | あり | あり |
| 思考の制御 | 設定可能 | あり(ベンダーは調整用パラメータを公表していない) |
| 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) | explicit: 5m, reset on hit |
| キャッシュ対象の最小プレフィックス | 公表なし | 1024 トークン |
仕様
| DeepSeek V4 Pro | 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 | 2026-04-24 | 2026-08-03 |
| コンテキストウィンドウ | 1M | 984K |
| 最大出力 | 393K | 131K |
| 思考パラメータ |
| - |
| 指定可能な値 | thinking.type
reasoning_effort
| - |
| デフォルト | enabled, with reasoning_effort high some complex agent requests are automatically set to max | - |
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 · Qwen3.8 Max
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)
DeepSeek V4 Pro 合格 · 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
Qwen3.8 Max 合格 · 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。
DeepSeek V4 Pro 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 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
Qwen3.8 Max 合格 · 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。
DeepSeek V4 Pro 合格 · 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
Qwen3.8 Max 合格 · 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。
DeepSeek V4 Pro 採点できる回答なし · 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。トークンの上限を、表示されない思考ですべて使い切ったためです。
出力 8193 tok (+8192 思考) レイテンシ 106.2 s
Qwen3.8 Max 合格 · 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、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",
# model="qwen3.8-max", # 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)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",
// model: "qwen3.8-max", // 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",
});
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",
# "model": "qwen3.8-max", # 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": "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",
// Model: "qwen3.8-max", // この行のコメントを外し、上の行をコメントアウト
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")
// .model("qwen3.8-max") // この行のコメントを外し、上の行をコメントアウト
.addUserMessage("Summarize this diff")
.reasoningEffort(ReasoningEffort.MEDIUM)
.build());
System.out.println(resp.choices().get(0).message().content().orElse(""));よくある質問
DeepSeek V4 Pro と Qwen3.8 Max ではどちらが安いですか?
入力 / 100 万トークンは DeepSeek V4 Pro のほうが安くなります($1.32 対 $2、1.5 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 と Qwen3.8 Max 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 と Qwen3.8 Max 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。