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DeepSeek V4 Pro (0813) vs Gemini 3.6 Flash

vs

언제 어떤 모델을 쓸까

대량의 텍스트 전용 추론 작업에는 deepseek-v4-pro-0813을 선택하십시오: 이 모델은 추론을 명시적인 기능으로 지원하고, 백만 토큰당 입력은 $1.32, 출력은 $3.96이며(출력 시 $7.5인 gemini-3.6-flash보다 약 1.9x 저렴함), Google 모델의 65536 제한보다 약 6x 많은 최대 393216 출력 토큰을 허용합니다. 입력이 단순한 텍스트가 아닐 때는 gemini-3.6-flash를 선택하십시오 - 이 모델은 텍스트와 함께 이미지, 비디오, 오디오를 허용하고 비전 기능을 추가하며, 오디오 입력은 백만 오디오 토큰당 $5가 청구됩니다. 컨텍스트는 1000000 토큰 대 1048576 토큰으로 사실상 차이가 없습니다; gemini-3.6-flash에서는 thinking을 비활성화할 수 없다는 점에 유의하십시오.

벤치마크

평균 상회최고 점수DeepSeek V4 Pro (0813)13 / 211 / 21Gemini 3.6 Flash6 / 181 / 18
DeepSeek V4 Pro (0813) Gemini 3.6 Flash 측정된 다른 모델 다른 모델 평균 ★ 더 높은 점수를 낸 모델 없음
DeepSWE 1.1
62.7%
48.6%
BioMysteryBench hard
N/A
41.2%
OSWorld 2.0
N/A
33.8%
Cybergym
83.3%
N/A
GDPval-AA v2 Elo · 1508-1769 Z.ai 공개 · 2026-09-04
1590
N/A
Harvey Lab-AA
N/A
85.1%
GPQA Diamond
92.4%
N/A
Agents' Last Exam
25.7%
N/A
LVBench
N/A
84.2%

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

가격

DeepSeek V4 Pro (0813) Gemini 3.6 Flash Δ
입력 / 1M 토큰 $1.32 $1.5 0.88×
출력 / 1M 토큰 $3.96 $7.5 0.53×
캐시 읽기 / 1M 토큰 $0.132 $0.15 0.88×
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 76개 전체의 1M 토큰당 입력 가격(로그 스케일)

기능

DeepSeek V4 Pro (0813) Gemini 3.6 Flash
도구 사용 지원 지원
사고 제어 항상 켜짐 항상 켜짐
구조화된 출력 지원 지원
프롬프트 캐싱 암시적(자동) 암시적 + 명시적
캐시 수명 no fixed TTL (evicted when unused) 미공개
최소 캐시 접두사 미공개 4096 토큰

사양

DeepSeek V4 Pro (0813) Gemini 3.6 Flash
입력 모달리티 텍스트 텍스트 이미지 오디오 동영상
출력 모달리티 텍스트 텍스트
출시일 2026-08-13 2026-07-21
지식 컷오프 - 2026-03
컨텍스트 윈도우 1M 1M
최대 출력 393K 66K
사고 파라미터 reasoning_effort thinkingLevel
허용 값
reasoning_effort
  • the model card documents low
  • high
  • max
  • minimal
  • low
  • medium
  • high
기본값 - medium

사양은 각 공급자의 문서에서 그대로 옮겨 적었습니다. 공급자가 공개하지 않은 항목은 추정해 채우지 않고 뺐습니다. 전체 출처: DeepSeek V4 Pro (0813) · Gemini 3.6 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 Pro (0813) 통과 · 3 sentences

Enabling reasoning causes the model to generate a hidden chain-of-thought with many additional tokens before producing the final answer, which sharply increases compute consumption per request. Those extra reasoning tokens are billed at the same or higher rates, so total usage doubled even though the volume of final outputs stayed similar. We can control this by adjusting reasoning effort, setting token limits, or routing only complex requests through reasoning mode.

출력 308 tok (+226 사고) 지연 시간 5.1 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 사고) 지연 시간 4.7 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 Pro (0813) 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` was initialized to `0` and only counted adjacent matching pairs, so a run of length `n` produced `n - 1` (or `0` for a single element) instead of `n`. The code also reset to `0` on a change, when the new run should start at length `1`. Initializing `cur` and `best` to `1` fixes both the single-element case and runs ending at the last index.

출력 1315 tok (+1130 사고) 지연 시간 16.9 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 사고) 지연 시간 10.0 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 Pro (0813) 통과 · 5/5 fields, guidance null

{"company":"Meridian Robotics","quarter":"September quarter","revenue_usd_m":412,"growth_pct":11.0,"guidance":null}

출력 2155 tok (+2121 사고) 지연 시간 26.0 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 사고) 지연 시간 13.1 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 Pro (0813) 통과 · 121 words, 0 banned, 1 question

Introducing cross-provider prompt caching in our API gateway. Send a prompt once, and the gateway stores its computed prefix across Anthropic, OpenAI, and other LLM providers. Subsequent requests with the same prompt hit the cache, cutting latency and token costs while keeping outputs consistent across routing decisions and provider failovers. Teams can route identical prompts between providers without reprocessing shared context or lengthy system instructions. How much could you save on repeated prompt prefixes? The cache respects provider-specific key formats, handles TTLs automatically, and works with streaming and batch requests. Enable it with one configuration flag—no changes to your application code. Available today on all plans. Monitor cache hit rates, token savings, and provider-specific performance metrics in the live dashboard.

출력 2845 tok (+2694 사고) 지연 시간 25.5 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 사고) 지연 시간 16.3 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-pro-0813",
    # 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 →

자주 묻는 질문

DeepSeek V4 Pro (0813) vs Gemini 3.6 Flash, 어느 쪽이 더 저렴한가요?

입력 / 1M 토큰 기준으로는 DeepSeek V4 Pro (0813) 쪽이 더 저렴합니다($1.32 대 $1.5, 1.1배 차이). 다른 항목에서는 반대일 수 있습니다. 전체 요금은 위 표에 있으며, 실제 비용은 사용 패턴에 따라 달라집니다.

연동을 두 번 하지 않고도 DeepSeek V4 Pro (0813) vs Gemini 3.6 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 Pro (0813), Gemini 3.6 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.

관련 비교

직접 측정한 자료