DeepSeek V4.1 Flash vs Gemini 3.8 Flash

vs

언제 어떤 모델을 쓸까

둘 다 도구 및 코드를 갖춘 텍스트 및 이미지 추론 모델이며 컨텍스트가 거의 동일하므로(deepseek-v4.1-flash는 1,000,000 토큰, gemini-3.8-flash는 1,048,576 토큰), 실제 차이는 가격과 형태입니다. deepseek-v4.1-flash는 입력 $0.3, 출력 $1.2로 $0.75 및 $3.75에 비해 입력에서 2.5x, 출력에서 3x 조금 넘게 저렴하며, 65536 토큰 대비 많은 393216 출력 토큰을 허용하므로 대용량의 긴 생성 작업 시 선택하십시오. 백만 오디오 토큰당 $0.75의 가격이 책정되고 이를 허용하는 오디오 또는 비디오 입력이 필요할 때는 gemini-3.8-flash를 선택하십시오.

벤치마크

평균 상회최고 점수DeepSeek V4.1 Flash14 / 194 / 19Gemini 3.8 Flash12 / 175 / 17
DeepSeek V4.1 Flash Gemini 3.8 Flash 측정된 다른 모델 다른 모델 평균 ★ 더 높은 점수를 낸 모델 없음
DeepSWE 1.1
더 높은 점수를 낸 모델 없음 74.2%
73.7%
BioMysteryBench hard
N/A
더 높은 점수를 낸 모델 없음 56.5%
OSWorld 2.0 Partial score, batch tool enabled
N/A
59%
Cybergym
더 높은 점수를 낸 모델 없음 88.1%
N/A
HealthBench Professional
N/A
52.1%
Finance Agent v2
N/A
더 높은 점수를 낸 모델 없음 61.4%
Legal Agent Benchmark
N/A
10%
GPQA Diamond
90.9%
95.3%
Agents' Last Exam
31.8%
N/A
CharXiv (RQ) no tools
N/A
더 높은 점수를 낸 모델 없음 86.2%

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

가격

DeepSeek V4.1 Flash Gemini 3.8 Flash Δ
입력 / 1M 토큰 $0.3 $0.75 0.4×
출력 / 1M 토큰 $1.2 $3.75 0.32×
캐시 읽기 / 1M 토큰 $0.006 $0.075 0.08×
캐시 쓰기 별도 요금 없음 - -

빌드 시점에 실시간 카탈로그에서 가져온 요금입니다. 현재 요금은 각 모델 페이지에서 확인할 수 있습니다.

가격 위치: 이 과금 단위를 쓰는 채팅 모델 80개 전체의 1M 토큰당 입력 가격(로그 스케일)

기능

DeepSeek V4.1 Flash Gemini 3.8 Flash
도구 사용 지원 지원
사고 제어 지원(공급자가 조절 파라미터를 공개하지 않음) 지원(공급자가 조절 파라미터를 공개하지 않음)
구조화된 출력 - 지원
프롬프트 캐싱 암시적(자동) 암시적 + 명시적
캐시 수명 no fixed TTL (evicted when unused) 미공개
최소 캐시 접두사 미공개 4,096 토큰

사양

DeepSeek V4.1 Flash Gemini 3.8 Flash
입력 모달리티 텍스트 이미지 텍스트 이미지 오디오 동영상
출력 모달리티 텍스트 텍스트
출시일 2026-09-10 2026-09-02
지식 컷오프 - 2026-03
컨텍스트 윈도우 1M 1M
최대 출력 393K 66K

사양은 각 공급자의 문서에서 그대로 옮겨 적었습니다. 공급자가 공개하지 않은 항목은 추정해 채우지 않고 뺐습니다. 전체 출처: DeepSeek V4.1 Flash · Gemini 3.8 Flash

같은 프롬프트, 두 모델: 게이트웨이를 거쳐 측정

프롬프트 Explain to a CFO, in exactly three sentences, why our LLM bill doubled after we enabled reasoning. 검증 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 사고) 지연 시간 14.6 s

Gemini 3.8 Flash 통과 · 3 sentences

When we enabled reasoning, the model began generating hidden "thinking tokens" to work through logic step-by-step before producing a final answer. Because AI vendors bill for every single token processed—visible or not—this internal deliberation dramatically inflated our billable volume per query. In short, while our total number of user requests remained flat, the cost per transaction doubled to buy higher accuracy on complex tasks.

출력 705 tok (+624 사고) 지연 시간 6.4 s

지시 준수(정확히 세 문장이라 셀 수 있음), 독자에 맞춘 어조(CFO 대상), 아래 토큰 미터에 드러나는 숨은 사고 토큰 과금 차이를 봅니다.

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. 검증 수정 후 테스트 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 사고) 지연 시간 11.4 s

Gemini 3.8 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 best = max(best, cur) else: cur = 1 return best ``` ### Explanation of the Bug The original function counted equal-neighbor transitions rather than the actual items making up each run. Because `cur` started at `0` (and was reset to `0` on mismatches), every run was undercounted by one: single-element lists returned `0` because the loop never executed, and any subsequent run—including those ending at the last index—recorded a count of $N - 1$ instead of $N$. The fix handles empty input upfront, initializes both `cur` and `best` to `1` (since any single element forms a run of length 1), and resets `cur` to `1` whenever a new run begins.

출력 1393 tok (+1149 사고) 지연 시간 10.1 s

수정이 실제로 맞는지(실행되는지), 설명이 얼마나 압축적인지, 범위가 정해진 작업에서 토큰을 얼마나 효율적으로 쓰는지를 봅니다.

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. 검증 유효한 JSON, 스키마와 정확히 일치

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 사고) 지연 시간 15.1 s

Gemini 3.8 Flash 통과 · 5/5 fields, guidance null

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

출력 3989 tok (+3932 사고) 지연 시간 30.4 s

스키마 준수(없는 필드를 지어내지 않는지), 환각을 유도하는 조건에서의 대응(guidance 값을 일부러 주지 않음), 구조화된 출력 경로의 차이를 봅니다.

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. 검증 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 사고) 지연 시간 9.0 s

Gemini 3.8 Flash 통과 · 120 words, 0 banned, 1 question

Why pay multiple model providers for the exact same output? Introducing Universal Prompt Cache, our latest API gateway capability engineered to cut compute expenses and drop inference latency. When your application makes a call, the gateway inspects a central memory layer before routing traffic to external LLMs. If an identical query was previously processed by OpenAI, Anthropic, or Mistral, our gateway returns that response immediately. This shared cache eliminates duplicate token fees and insulates your production apps from vendor rate limits or unexpected downtime. Developers can easily customize expiration settings, enforce strict data privacy controls, and configure invalidation logic across every endpoint. Stop wasting your budget on repeated queries. Enable prompt caching in your dashboard to accelerate your pipeline today.

출력 3833 tok (+3688 사고) 지연 시간 21.8 s

제약 준수(단어 수 제한, 금지어 목록, 의문문 하나), 문체의 특징, 길이 조절을 봅니다.

코드 한 줄로 모델 전환

아래 탭마다 두 모델 id가 모두 들어 있습니다. 바꿀 곳은 강조된 두 줄뿐이고, 엔드포인트, 키, 요청 형식은 그대로입니다.

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-3.8-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 →

자주 묻는 질문

DeepSeek V4.1 Flash vs Gemini 3.8 Flash, 어느 쪽이 더 저렴한가요?

입력 / 1M 토큰 기준으로는 DeepSeek V4.1 Flash 쪽이 더 저렴합니다($0.3 대 $0.75, 2.5배 차이). 다른 항목에서는 반대일 수 있습니다. 전체 요금은 위 표에 있으며, 실제 비용은 사용 패턴에 따라 달라집니다.

연동을 두 번 하지 않고도 DeepSeek V4.1 Flash vs Gemini 3.8 Flash A/B 테스트를 할 수 있나요?

네. 두 모델 모두 API 키 하나로 같은 OpenAI 호환 엔드포인트에서 호출합니다. 모델 문자열 한 줄만 바꾸면 전환되므로, 트래픽 일부를 각 모델로 보내 청구 금액을 직접 비교할 수 있습니다.

DeepSeek V4.1 Flash, Gemini 3.8 Flash 모두 프롬프트 캐싱을 지원하나요?

네. 두 모델 모두 캐시 읽기를 입력 요금보다 낮게 과금하므로, 같은 접두사를 반복해 쓰는 워크로드는 정가로 계산한 것보다 비용이 적게 듭니다. 정확한 캐시 읽기 요금은 위 가격표에 있습니다.

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직접 측정한 자료