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DeepSeek V4 Pro (0813) vs Qwen3.7 Plus

vs

언제 어떤 모델을 사용할까 — 벤치마크 표가 아닌 선별된 평가

두 모델 모두 1,000,000 토큰 컨텍스트를 공유하고 채팅, 코드, 추론 및 도구를 지원하므로 결정적인 차이는 출력 길이, 입력 및 가격입니다: deepseek-v4-pro-0813은 입력 $1.32, 출력 $3.96의 비용이 들며, 이는 qwen3.7-plus의 $0.4 및 $1.6에 비해 각각 약 3.3x 및 2.5x입니다. 단일 응답이 길어야 할 때는 deepseek-v4-pro-0813을 선택하세요. 이 모델의 393,216 토큰 최대 출력은 qwen3.7-plus의 65,536 토큰보다 6배 더 많기 때문입니다. 저렴한 대용량 텍스트 작업, 이미지 또는 비디오 입력, long-context 플래그가 필요하거나, 단순한 호출에서 thinking을 비활성화하고 싶을 때는 qwen3.7-plus를 선택하세요.

가격

DeepSeek V4 Pro (0813) Qwen3.7 Plus Δ
입력 / 1M 토큰 $1.32 $0.4 3.3×
출력 / 1M 토큰 $3.96 $1.6 2.5×
캐시 읽기 / 1M 토큰 $0.132 $0.08 1.7×
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 63개의 채팅 모델 전체의 1M 토큰당 입력 가격 (로그 스케일)

기능

DeepSeek V4 Pro (0813) Qwen3.7 Plus
도구 사용
사고 제어 항상 켜짐 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 Pro (0813) Qwen3.7 Plus
입력 모달리티 텍스트 텍스트 이미지 비디오
출력 모달리티 텍스트 텍스트
출시일 2026-08-13 2026-06-01
컨텍스트 윈도우 1M 1M
최대 출력 393K 66K
Thinking 파라미터 reasoning_effort
  • enable_thinking
  • thinking_budget
  • preserve_thinking
허용되는 값
reasoning_effort
  • the model card documents low
  • high
  • max
enable_thinking
  • true
  • false
thinking_budget
  • in tokens
preserve_thinking
  • true
  • false
기본값

on

the Qwen3.7 Plus series is hybrid thinking with thinking enabled by default, and preserve_thinking is off

사양은 각 공급업체의 문서를 그대로 기록한 것입니다. 공급업체가 공개하지 않은 항목은 추론하지 않고 제외했습니다. 전체 출처: DeepSeek V4 Pro (0813) · Qwen3.7 Plus

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

Qwen3.7 Plus 통과 · 3 sentences

Enabling reasoning requires the model to generate extensive internal "thinking" tokens to process complex logic before delivering a final answer. Because our vendor charges us per token consumed, this hidden computational overhead effectively doubles our output volume for the exact same number of user requests. Consequently, our costs have doubled because we are now paying for the model's increased processing time to achieve higher-quality, more accurate results.

출력 1428 tok (+1345 추론) 지연 시간 25.2 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

Qwen3.7 Plus 통과 · 8/8 cases

## Fixed Code ```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 ``` ## Bug Explanation The function has two related bugs rooted in how it counts run lengths. First, `cur` is initialized to `0` and only incremented on matches, so it counts the number of *transitions* between equal elements rather than the total elements in the run—a run of N identical items only reaches `cur = N − 1`, undercounting by one. This also causes the single-element case to return `0`, since the loop never executes and `cur` never increments. […]

출력 2317 tok (+2005 추론) 지연 시간 40.5 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

Qwen3.7 Plus 통과 · 5/5 fields, guidance null

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

출력 1807 tok (+1750 추론) 지연 시간 31.6 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

Qwen3.7 Plus 통과 · 120 words, 0 banned, 1 question

Introducing PromptCache, our new API gateway feature designed to store and reuse prompts across multiple artificial intelligence providers. Have you ever noticed how repeatedly sending identical queries drains your budget and increases latency? PromptCache solves this by intelligently storing responses at the gateway level. When your application requests the same prompt from a different provider, the system instantly returns the cached result. This drastically reduces API costs and accelerates response times for your users. You can configure custom expiration times and set specific fallback rules for each vendor. You must stop paying twice for the exact same computation. Please upgrade your entire infrastructure today and experience much faster and cheaper integrations without changing a single line of your application code.

출력 4453 tok (+4312 추론) 지연 시간 76.8 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="qwen3.7-plus",  # 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 발급받기 →

FAQ

DeepSeek V4 Pro (0813)와(과) Qwen3.7 Plus 중 어느 것이 더 저렴한가요?

입력 / 1m 토큰 항목에서는 Qwen3.7 Plus이(가) 더 저렴합니다($0.4 대 $1.32, 3.3× 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) Qwen3.7 Plus를 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 Qwen3.7 Plus는 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