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DeepSeek V4.1 Flash vs Qwen3.8 Flash

vs

언제 어떤 모델을 쓸까

두 모델 모두 1,000,000 토큰의 컨텍스트 윈도우, 텍스트 및 이미지 입력, 그리고 동일한 채팅, 비전, 코드, 추론 및 도구 플래그를 공유하므로, 차이는 비용과 출력 한도입니다. qwen3.8-flash는 입력 가격이 절반이며(백만 개당 $0.15 대 $0.3) 출력에서 약 2.6x 더 저렴하고($0.47 대 $1.2), 비디오도 허용하며 긴 컨텍스트 플래그를 포함하고 thinking을 비활성화할 수 있어, 대량 또는 멀티모달 데이터 수집 작업의 기본 선택지가 됩니다. Qwen의 한도가 허용하는 것보다 긴 단일 응답이 필요할 때 deepseek-v4.1-flash를 선택하십시오: 최대 출력 토큰이 131,072에 비해 393,216으로, 대략 3x의 공간을 제공합니다.

벤치마크

평균 상회최고 점수DeepSeek V4.1 Flash16 / 194 / 19Qwen3.8 Flash13 / 163 / 16
DeepSeek V4.1 Flash Qwen3.8 Flash 측정된 다른 모델 측정 대상 평균 더 높은 점수를 낸 모델 없음
DeepSWE 1.1
더 높은 점수를 낸 모델 없음 74.2%
58.7%
OSWorld 2.0 partial
N/A
52.3%
Cybergym
더 높은 점수를 낸 모델 없음 88.1%
N/A
JobBench
N/A
55.7%
GPQA Diamond
90.9%
91.7%
ERQA
N/A
더 높은 점수를 낸 모델 없음 72.3%
Agents' Last Exam
31.8%
N/A
LVBench
N/A
76.6%

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

가격

DeepSeek V4.1 Flash Qwen3.8 Flash Δ
입력 / 1M 토큰 $0.3 $0.15
출력 / 1M 토큰 $1.2 $0.47 2.6×
캐시 읽기 / 1M 토큰 $0.03 $0.016 1.9×
캐시 쓰기 별도 비용 없음 1.25x -

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

현재 위치 - 이 청구 단위를 사용하는 모든 71개의 채팅 모델 전체의 1M 토큰당 입력 가격 (로그 스케일)

$0.05 · Qwen3 VL Flash $30 · GPT-5.4 Pro

기능

DeepSeek V4.1 Flash Qwen3.8 Flash
도구 사용
사고 제어 있음 - 벤더가 조절 파라미터를 공개하지 않음 설정 가능
구조화된 출력 -
프롬프트 캐싱 암시적 (자동) 암시적 + 명시적
캐시 수명 no fixed TTL (evicted when unused) explicit: 5m, reset on hit
최소 캐시 접두사 미공개 1024 토큰

사양

DeepSeek V4.1 Flash Qwen3.8 Flash
입력 모달리티 텍스트 이미지 텍스트 이미지 비디오
출력 모달리티 텍스트 텍스트
출시일 2026-09-10 2026-08-27
컨텍스트 윈도우 1M 1M
최대 출력 393K 131K
Thinking 파라미터 -
  • enable_thinking
  • thinking_budget
  • preserve_thinking
허용되는 값 -
enable_thinking
  • true
  • false
thinking_budget
  • in tokens
preserve_thinking
  • true
  • false
기본값 -

on

qwen3.8-flash is hybrid thinking with thinking enabled by default, thinking_budget defaults to the 262,144-token chain maximum, and preserve_thinking is off

사양은 각 공급업체의 문서를 그대로 기록한 것입니다. 공급업체가 공개하지 않은 항목은 추론하지 않고 제외했습니다. 전체 출처: DeepSeek V4.1 Flash · Qwen3.8 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

Qwen3.8 Flash 통과 · 3 sentences

Enabling reasoning makes the model spend additional output tokens to plan and validate answers before responding, and those tokens are billed. It also increases compute and latency per request, so each task consumes more capacity than a non-reasoning call. As a result, billable tokens and compute roughly doubled, directly driving the higher invoice.

출력 330 tok (+262 추론) 지연 시간 8.9 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

Qwen3.8 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 the original version counts adjacent equal pairs rather than items in a run, starting both `cur` and `best` at `0`, and it resets `cur` to `0` after a mismatch, thereby discarding the first element of the new run. That makes single-element inputs return `0`, and because every run is effectively measured in “steps” between equal elements, the last element is not counted—particularly noticeable when the longest run ends at the final index.

출력 2123 tok (+1933 추론) 지연 시간 43.8 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

Qwen3.8 Flash 통과 · 5/5 fields, guidance null

{ "company": "Meridian Robotics", "quarter": "September quarter", "revenue_usd_m": 412, "growth_pct": 11, "guidance": null }

출력 519 tok (+463 추론) 지연 시간 10.5 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

Qwen3.8 Flash 통과 · 120 words, 0 banned, 1 question

We are announcing prompt caching across providers in our API gateway. Store approved prompt outputs once and reuse them across supported model providers, cutting latency, cost, and duplicate token spend. The feature matches identical requests, checks validity, and returns cached results while preserving routing controls. Developers keep existing endpoints; the gateway manages storage, invalidation, and provider differences. This reduces noisy repeat calls, improves steady responses, and frees teams to focus on better agent workflows. OpenAI, Anthropic, Google, Mistral, and custom routes are supported. Cache hits appear in analytics with latency, token, and cost reductions visible. Check retention and privacy rules before enabling it. Ready to add cache controls to your gateway? Enable it in settings and watch spend drop now.

출력 5958 tok (+5805 추론) 지연 시간 88.8 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="qwen3.8-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 →

FAQ

DeepSeek V4.1 Flash와(과) Qwen3.8 Flash 중 어느 것이 더 저렴한가요?

입력 / 1m 토큰 항목에서는 Qwen3.8 Flash이(가) 더 저렴합니다($0.15 대 $0.3, 2.0× 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) Qwen3.8 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 Qwen3.8 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