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DeepSeek V4 Pro vs Qwen3.8 Max

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

大量のテキスト専用処理には deepseek-v4-pro を選んでください。100万トークンあたり入力が安く($1.608 対 $2)、出力も安く($3.216 対 $6、つまり Qwen が約 1.87 倍)、キャッシュ読み取りは $0.0134 対 $0.25、さらに 131072 ではなく最大 393216 出力トークンを許容し、思考も切り替えられます。画像入力が必要なら qwen3.8-max を選びます。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・ツールを網羅します。

料金

DeepSeek V4 Pro Qwen3.8 Max Δ
入力 / 1Mトークン $1.608 $2 0.8×
出力 / 1Mトークン $3.216 $6 0.54×
キャッシュ読み取り / 1Mトークン $0.0134 $0.25 0.054×
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 Qwen3.8 Max · $2
$0.05 · Qwen3 VL Flash $30 · GPT-5.4 Pro

機能

DeepSeek V4 Pro Qwen3.8 Max
ツール使用 あり あり
思考コントロール 設定可能 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) 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 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
  • thinking.type
  • reasoning_effort
指定可能な値
thinking.type
  • enabled
  • disabled
reasoning_effort
  • high
  • max (low and medium map to high, xhigh maps to max)
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 · Qwen3.8 Max

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

Qwen3.8 Max パス · 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

Qwen3.8 Max パス · 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

Qwen3.8 Max パス · 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

Qwen3.8 Max パス · 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、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="qwen3.8-max",  # 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 Qwen3.8 Max ではどちらが安いですか?

入力 / 1mトークン においては DeepSeek V4 Pro の方が安価です($1.608 対 $2、1.2× 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 Qwen3.8 Max 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 Qwen3.8 Max 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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