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DeepSeek V4 Pro (0813) vs Gemini 3.8 Flash

vs

언제 어떤 모델을 쓸까

둘 다 백만 토큰에 가까운 컨텍스트(deepseek-v4-pro-0813은 1000000, gemini-3.8-flash는 1048576)를 가지고 있으므로, 실제 차이는 크기보다는 형태입니다. gemini-3.8-flash는 백만 토큰당 입력 $0.75 및 출력 $3.75로 텍스트, 이미지, 오디오 및 비디오 입력을 받는 반면, deepseek-v4-pro-0813은 $1.32 및 $3.96로 텍스트 전용이며 입력 및 캐시 읽기 비용이 약 1.76x입니다. deepseek-v4-pro-0813의 최대 393216 출력은 gemini-3.8-flash의 65536에 비해 약 6x이므로, 긴 단일 샷 생성이 필요할 때 deepseek-v4-pro-0813을 선택하십시오. 더 저렴한 프리필(prefill)과 텍스트가 아닌 다른 입력이 필요할 때는 gemini-3.8-flash를 선택하십시오. 둘 다 채팅, 코드, 추론 및 도구를 지원합니다.

벤치마크

평균 상회최고 점수DeepSeek V4 Pro (0813)13 / 211 / 21Gemini 3.8 Flash12 / 165 / 16
DeepSeek V4 Pro (0813) Gemini 3.8 Flash 측정된 다른 모델 측정 대상 평균 더 높은 점수를 낸 모델 없음
DeepSWE 1.1
62.7%
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
83.3%
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
92.4%
95.3%
Agents' Last Exam
25.7%
N/A
CharXiv (RQ) no tools
N/A
더 높은 점수를 낸 모델 없음 86.2%

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

가격

DeepSeek V4 Pro (0813) Gemini 3.8 Flash Δ
입력 / 1M 토큰 $1.32 $0.75 1.8×
출력 / 1M 토큰 $3.96 $3.75 1.1×
캐시 읽기 / 1M 토큰 $0.132 $0.075 1.8×
캐시 쓰기 별도 비용 없음 - -

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)

기능

DeepSeek V4 Pro (0813) Gemini 3.8 Flash
도구 사용
사고 제어 항상 켜짐 있음 - 벤더가 조절 파라미터를 공개하지 않음
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 Pro (0813) Gemini 3.8 Flash
입력 모달리티 텍스트 텍스트 이미지 오디오 비디오
출력 모달리티 텍스트 텍스트
출시일 2026-08-13 2026-09-02
지식 컷오프 - 2026-03
컨텍스트 윈도우 1M 1M
최대 출력 393K 66K
Thinking 파라미터 reasoning_effort -
허용되는 값
reasoning_effort
  • the model card documents low
  • high
  • max
-

사양은 각 공급업체의 문서를 그대로 기록한 것입니다. 공급업체가 공개하지 않은 항목은 추론하지 않고 제외했습니다. 전체 출처: DeepSeek V4 Pro (0813) · Gemini 3.8 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 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 추론) 지연 시간 5.1 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 추론) 지연 시간 6.4 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 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 추론) 지연 시간 16.9 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 추론) 지연 시간 10.1 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 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 추론) 지연 시간 26.0 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 추론) 지연 시간 30.4 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 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 추론) 지연 시간 25.5 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 추론) 지연 시간 21.8 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-pro-0813",
    # 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 →

FAQ

DeepSeek V4 Pro (0813)와(과) Gemini 3.8 Flash 중 어느 것이 더 저렴한가요?

입력 / 1m 토큰 항목에서는 Gemini 3.8 Flash이(가) 더 저렴합니다($0.75 대 $1.32, 1.8× 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 Pro (0813)와(과) Gemini 3.8 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 Pro (0813) 및 Gemini 3.8 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