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DeepSeek V4.1 Flash vs Gemini 3.6 Flash

vs

언제 어떤 모델을 쓸까

deepseek-v4.1-flash는 텍스트 기준 모든 항목에서 gemini-3.6-flash보다 저렴합니다: 입력은 $1.5 대비 $0.3(5x), 출력은 $7.5 대비 $1.2(6.25x), 캐시된 입력은 $0.15 대비 $0.03이며, 비슷한 1000000-토큰 윈도우와 gemini-3.6-flash의 65536보다 6배 많은 393216-토큰 최대 출력을 제공하므로 장문 생성과 저렴한 대규모 텍스트 및 이미지 작업에 선택하세요. 입력 자체가 비디오나 오디오라면 gemini-3.6-flash를 선택하세요. deepseek-v4.1-flash는 이를 지원하지 않으며, 오디오는 오디오 토큰 백만 개당 $5로 별도 책정되고 사고를 끌 수 없습니다.

벤치마크

평균 상회최고 점수DeepSeek V4.1 Flash16 / 194 / 19Gemini 3.6 Flash5 / 191 / 19
DeepSeek V4.1 Flash Gemini 3.6 Flash 측정된 다른 모델 측정 대상 평균 더 높은 점수를 낸 모델 없음
Terminal-Bench 2.1
더 높은 점수를 낸 모델 없음 90.6%
78%
BioMysteryBench hard
N/A
41.2%
OSWorld 2.0
N/A
33.8%
Cybergym
더 높은 점수를 낸 모델 없음 88.1%
N/A
GDPval-AA v2 Elo · 1422-1598 Google 공표 · 2026-08-25
N/A
1422
Harvey Lab-AA
N/A
85.1%
GPQA Diamond
90.9%
N/A
Agents' Last Exam
31.8%
N/A
LVBench
N/A
84.2%

벤더 공개: Alibaba (Qwen) Anthropic ByteDance DeepSeek Google MiniMax Moonshot OpenAI Tencent Z.ai

가격

DeepSeek V4.1 Flash Gemini 3.6 Flash Δ
입력 / 1M 토큰 $0.3 $1.5 0.2×
출력 / 1M 토큰 $1.2 $7.5 0.16×
캐시 읽기 / 1M 토큰 $0.03 $0.15 0.2×
캐시 쓰기 별도 비용 없음 - -

빌드 시점의 라이브 카탈로그 요금입니다. 각 모델 페이지에 현재 요금표가 표시됩니다.

현재 위치 - 이 청구 단위를 사용하는 모든 69개의 채팅 모델 전체의 1M 토큰당 입력 가격 (로그 스케일)

기능

DeepSeek V4.1 Flash Gemini 3.6 Flash
도구 사용
사고 제어 있음 - 벤더가 조절 파라미터를 공개하지 않음 항상 켜짐
구조화된 출력 -
프롬프트 캐싱 암시적 (자동) 암시적 + 명시적
캐시 수명 no fixed TTL (evicted when unused) 미공개
최소 캐시 접두사 미공개 4096 토큰

사양

DeepSeek V4.1 Flash Gemini 3.6 Flash
입력 모달리티 텍스트 이미지 텍스트 이미지 오디오 비디오
출력 모달리티 텍스트 텍스트
출시일 2026-09-10 2026-07-21
지식 컷오프 - 2026-03
컨텍스트 윈도우 1M 1M
최대 출력 393K 66K
Thinking 파라미터 - thinkingLevel
허용되는 값 -
  • minimal
  • low
  • medium
  • high
기본값 - medium

사양은 각 공급업체의 문서를 그대로 기록한 것입니다. 공급업체가 공개하지 않은 항목은 추론하지 않고 제외했습니다. 전체 출처: DeepSeek V4.1 Flash · Gemini 3.6 Flash

하나의 프롬프트, 두 모델 - 게이트웨이를 통해 측정됨

프롬프트 Explain to a CFO, in exactly three sentences, why our LLM bill doubled after we enabled reasoning. 확인 정확히 3문장

DeepSeek V4.1 Flash 통과 · 3 sentences

Enabling reasoning changed the unit economics: the model now spends extra billable tokens internally to “think” before producing the answer, and those reasoning tokens are charged like output tokens even though users never see them. That added token generation—plus longer contexts and occasional retries on harder prompts—roughly doubled our cost per request. We can control this by capping reasoning depth, routing only complex queries to reasoning models, and caching common prompts to bring the bill back down.

출력 423 tok (+327 추론) 지연 시간 14.6 s

Gemini 3.6 Flash 통과 · 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.

출력 893 tok (+816 추론) 지연 시간 4.7 s

지시 준수(정확히 세 문장 - 셀 수 있음), 독자 맞춤(CFO 어조), 그리고 아래 토큰 계량기가 드러내는 숨은 사고 과금 격차.

프롬프트 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. 확인 수정이 테스트를 통과

DeepSeek V4.1 Flash 통과 · 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` is counting equal adjacent pairs, not elements in the current run: every time `xs[i] == xs[i - 1]`, the run length increases by one element, but the first element of the run was never counted, so all runs are undercounted by one. Also, `best` starts at `0`, so single-element inputs return `0` instead of `1`, and a one-element run ending at the last index is missed entirely.

출력 918 tok (+733 추론) 지연 시간 11.4 s

Gemini 3.6 Flash 통과 · 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`). […]

출력 2034 tok (+1768 추론) 지연 시간 10.0 s

수정이 실제로 옳은지(실행 가능한지), 설명의 밀도, 그리고 범위가 정해진 작업에서의 토큰 효율.

프롬프트 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. 확인 유효한 JSON, 스키마 정확

DeepSeek V4.1 Flash 통과 · 5/5 fields, guidance "withheld pending the Q4 close"

{"company":"Meridian Robotics","quarter":"September quarter","revenue_usd_m":412,"growth_pct":11.0,"guidance":"withheld pending the Q4 close"}

출력 1707 tok (+1667 추론) 지연 시간 15.1 s

Gemini 3.6 Flash 통과 · 5/5 fields, guidance "withheld"

```json { "company": "Meridian Robotics", "quarter": "September quarter", "revenue_usd_m": 412, "growth_pct": null, "guidance": "withheld" } ```

출력 2843 tok (+2783 추론) 지연 시간 13.1 s

스키마 준수(없는 필드를 지어내지 않기), 환각 압력(guidance는 명시적으로 보류됨), 그리고 구조화 출력 경로의 차이.

프롬프트 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. 확인 120단어, 금지어 0개

DeepSeek V4.1 Flash 통과 · 116 words, 0 banned, 1 question

Today we're launching Cross-Provider Prompt Cache for our API gateway. It stores identical prompt requests and their responses across supported model providers, then serves cached results when a match is found. Teams can cut duplicate inference costs, reduce latency, and keep behavior consistent during provider failover. The cache works with configurable TTLs, per-route rules, and cache-key controls, so you decide what is reusable and what must stay fresh. Does your application send the same prompts to multiple providers? Now your gateway can answer many of those calls without another upstream request. Existing observability dashboards show hit rates, saved tokens, and estimated spend reduction. Enable it in the gateway console, set your policy, and start caching today.

출력 917 tok (+770 추론) 지연 시간 9.0 s

Gemini 3.6 Flash 실패 · 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 […]

출력 4092 tok (+3929 추론) 지연 시간 16.3 s

제약 준수(단어 예산, 금지어 목록, 단 하나의 의문문), 문체 지문, 그리고 길이 제어.

코드 한 줄로 모델 전환

두 id는 아래의 모든 탭에 있습니다 - 강조 표시된 두 줄이 유일한 수정 사항입니다. 동일한 엔드포인트, 동일한 키, 동일한 요청 형태입니다.

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    base_url="https://synthorai.io/v1",
    api_key="sk-syn-...",
)

resp = client.chat.completions.create(
    model="deepseek-v4.1-flash",
    # model="gemini-3.6-flash",  # 이 줄의 주석을 해제하고, 윗줄을 주석 처리하세요
    messages=[{"role": "user", "content": "Summarize this diff"}],
    reasoning_effort="medium",
)
print(resp.choices[0].message.content)

API 키 받기 →

FAQ

DeepSeek V4.1 Flash와(과) Gemini 3.6 Flash 중 어느 것이 더 저렴한가요?

입력 / 1m 토큰 항목에서는 DeepSeek V4.1 Flash이(가) 더 저렴합니다($0.3 대 $1.5, 5.0× 차이). 다른 항목에서는 결과가 다를 수 있습니다 - 위의 표에 전체 정보가 있으며, 실제 비용은 사용 조합에 따라 달라집니다.

두 번의 연동 과정 없이 DeepSeek V4.1 Flash와(과) Gemini 3.6 Flash를 A/B 테스트할 수 있나요?

네. 둘 다 하나의 API 키를 사용하여 동일한 OpenAI 호환 엔드포인트를 통해 제공됩니다 - 모델 문자열을 한 줄만 변경하면 전환되므로, 트래픽의 일부를 각각 라우팅하여 요금을 직접 비교할 수 있습니다.

DeepSeek V4.1 Flash 및 Gemini 3.6 Flash는 프롬프트 캐싱을 지원하나요?

네 - 두 모델 모두 캐시 읽기에 대해 입력 요금보다 낮게 청구하므로, 웜 프리픽스 워크로드는 공시된 요금보다 비용이 적게 듭니다. 정확한 캐시 읽기 행은 위의 가격표에 있습니다.

관련 비교

측정 연구 결과