DeepSeek V4.1 Flash vs Gemini 3.7 Flash
언제 어떤 모델을 쓸까
둘 다 텍스트를 출력하는 모델이며 컨텍스트도 대략 동일합니다(deepseek-v4.1-flash는 1000000 토큰, gemini-3.7-flash는 1048576 토큰). 따라서 실제 차이는 가격, 출력 길이 및 입력 모달리티입니다. 대규모 텍스트 및 이미지 작업에는 deepseek-v4.1-flash를 선택하세요: 입력 $0.3 및 출력 $1.2로 Gemini의 $0.75 및 $3.75보다 각각 2.5x 및 약 3.1x 저렴하며, 393216-토큰 최대 출력은 65536 한도의 6배이므로 장문 생성에 중요합니다. 오디오나 비디오를 입력해야 한다면 gemini-3.7-flash를 선택하세요. 오디오 입력은 백만 오디오 입력 토큰당 $0.75이며 캐시 읽기는 $0.075입니다.
벤치마크
양쪽 모두 측정된 5개.
벤더 공개: Alibaba (Qwen) Anthropic ByteDance DeepSeek Google MiniMax Moonshot OpenAI Tencent Z.ai
가격
| DeepSeek V4.1 Flash | Gemini 3.7 Flash | Δ | |
|---|---|---|---|
| 입력 / 1M 토큰 | $0.3 | $0.75 | 0.4× |
| 출력 / 1M 토큰 | $1.2 | $3.75 | 0.32× |
| 캐시 읽기 / 1M 토큰 | $0.03 | $0.075 | 0.4× |
| 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 3.7 Flash | |
|---|---|---|
| 도구 사용 | 예 | 예 |
| 사고 제어 | 있음 - 벤더가 조절 파라미터를 공개하지 않음 | 있음 - 벤더가 조절 파라미터를 공개하지 않음 |
| 구조화된 출력 | - | 예 |
| 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 3.7 Flash | |
|---|---|---|
| 입력 모달리티 | 텍스트 이미지 | 텍스트 이미지 오디오 비디오 |
| 출력 모달리티 | 텍스트 | 텍스트 |
| 출시일 | 2026-09-10 | 2026-08-13 |
| 지식 컷오프 | - | 2026-03 |
| 컨텍스트 윈도우 | 1M | 1M |
| 최대 출력 | 393K | 66K |
사양은 각 공급업체의 문서를 그대로 기록한 것입니다. 공급업체가 공개하지 않은 항목은 추론하지 않고 제외했습니다. 전체 출처: DeepSeek V4.1 Flash · Gemini 3.7 Flash
하나의 프롬프트, 두 모델 - 게이트웨이를 통해 측정됨
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 3.7 Flash 통과 · 3 sentences
Enabling reasoning causes the model to generate a high volume of invisible "thinking tokens" behind the scenes to deliberate and solve complex logic before delivering a final response. Because our vendor bills strictly on token volume, this additional internal computation effectively doubled our billable output per query. In short, our costs increased because we are now paying for the extra compute capacity required to produce significantly higher-accuracy answers.
출력 878 tok (+799 추론) 지연 시간 6.9 s
지시 준수(정확히 세 문장 - 셀 수 있음), 독자 맞춤(CFO 어조), 그리고 아래 토큰 계량기가 드러내는 숨은 사고 과금 격차.
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 3.7 Flash 통과 · 8/8 cases
Here is the corrected function: ```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 of the Bug The original function tracked equal adjacent transitions instead of the actual number of elements in a run, causing all non-empty run lengths to be undercounted by one (e.g., returning `0` instead of `1` for single-element lists because the loop never executes, and `1` instead of `2` for pairs). Initializing both `best` and `cur` to `1` (after handling empty inputs) and resetting `cur` to `1` on a mismatch ensures every individual element is counted as a valid run of at least length one.
출력 1050 tok (+827 추론) 지연 시간 6.4 s
수정이 실제로 옳은지(실행 가능한지), 설명의 밀도, 그리고 범위가 정해진 작업에서의 토큰 효율.
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 3.7 Flash 통과 · 5/5 fields, guidance "withheld"
```json { "company": "Meridian Robotics", "quarter": "September quarter", "revenue_usd_m": 412, "growth_pct": null, "guidance": "withheld" } ```
출력 918 tok (+858 추론) 지연 시간 6.2 s
스키마 준수(없는 필드를 지어내지 않기), 환각 압력(guidance는 명시적으로 보류됨), 그리고 구조화 출력 경로의 차이.
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 3.7 Flash 통과 · 120 words, 0 banned, 1 question
Why pay twice for identical AI queries simply because you routed them to different model vendors? Today, we introduce Universal Prompt Caching directly within our unified API gateway architecture. This capability stores repeated prompt contexts across OpenAI, Anthropic, and local models, instantly returning stored results to eliminate redundant computation fees. When your application sends an LLM request, the gateway inspects the payload, identifies semantic matches, and returns accurate cached responses in under ten milliseconds. Engineering teams can now slash inference latency by eighty percent while dramatically reducing monthly token expenditures across diverse production deployments. You retain complete privacy control, flexible cache eviction policies, and granular metrics through a single dashboard. Update your routing settings today to accelerate overall system performance.
출력 2858 tok (+2718 추론) 지연 시간 14.1 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-3.7-flash", # 이 줄의 주석을 해제하고, 윗줄을 주석 처리하세요
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-v4.1-flash",
// model: "gemini-3.7-flash", // 이 줄의 주석을 해제하고, 윗줄을 주석 처리하세요
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-v4.1-flash",
# "model": "gemini-3.7-flash", # 이 줄의 주석을 해제하고, 윗줄을 주석 처리하세요
"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-v4.1-flash",
// Model: "gemini-3.7-flash", // 이 줄의 주석을 해제하고, 윗줄을 주석 처리하세요
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-v4.1-flash")
// .model("gemini-3.7-flash") // 이 줄의 주석을 해제하고, 윗줄을 주석 처리하세요
.addUserMessage("Summarize this diff")
.reasoningEffort(ReasoningEffort.MEDIUM)
.build());
System.out.println(resp.choices().get(0).message().content().orElse(""));FAQ
DeepSeek V4.1 Flash와(과) Gemini 3.7 Flash 중 어느 것이 더 저렴한가요?
입력 / 1m 토큰 항목에서는 DeepSeek V4.1 Flash이(가) 더 저렴합니다($0.3 대 $0.75, 2.5× 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 3.7 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 3.7 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.