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DeepSeek V4 Pro vs Gemini 3.6 Flash

vs

언제 어떤 모델을 사용할까 — 벤치마크 표가 아닌 선별된 평가

텍스트 입력은 비슷합니다(100만 토큰당 $1.608 대 $1.5). 그래서 차이는 다른 데 있습니다. deepseek-v4-pro는 출력을 $3.216에 과금하고 gemini-3.6-flash는 $7.5, 캐시 읽기는 $0.0134 대 $0.15, 응답당 최대 393216 토큰을 내놓을 수 있고 상대는 65536입니다. 긴 텍스트 전용 추론과 코드 작업에는 deepseek-v4-pro를 고르세요. 1000000 토큰 창 전체에서 사고를 끌 수 있습니다. 입력에 이미지·동영상·오디오가 포함되고(오디오 입력 100만 토큰당 $5) 1048576 토큰 위에서 비전과 툴을 쓰고 싶으면 gemini-3.6-flash를 고르세요.

가격

DeepSeek V4 Pro Gemini 3.6 Flash Δ
입력 / 1M 토큰 $1.608 $1.5 1.1×
출력 / 1M 토큰 $3.216 $7.5 0.43×
캐시 읽기 / 1M 토큰 $0.0134 $0.15 0.089×
캐시 쓰기 별도 비용 없음

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)

DeepSeek V4 Pro · $1.608 Gemini 3.6 Flash · $1.5
$0.05 · Qwen3 VL Flash $30 · GPT-5.4 Pro

기능

DeepSeek V4 Pro Gemini 3.6 Flash
도구 사용
사고 제어 설정 가능 항상 켜짐
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 Gemini 3.6 Flash
입력 모달리티 텍스트 텍스트 이미지 오디오 비디오
출력 모달리티 텍스트 텍스트
출시일 2026-04-24
지식 컷오프 2026-03
컨텍스트 윈도우 1M 1M
최대 출력 393K 66K
Thinking 파라미터
  • thinking.type
  • reasoning_effort
thinkingLevel
허용되는 값
thinking.type
  • enabled
  • disabled
reasoning_effort
  • high
  • max (low and medium map to high, xhigh maps to max)
  • minimal
  • low
  • medium
  • high
기본값

enabled, with reasoning_effort high

some complex agent requests are automatically set to max

medium

사양은 각 공급업체의 문서를 그대로 기록한 것입니다. 공급업체가 공개하지 않은 항목은 추론하지 않고 제외했습니다. 전체 출처: DeepSeek V4 Pro · Gemini 3.6 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 통과 · 3 sentences

Enabling reasoning causes the model to generate a lengthy internal chain‑of‑thought before it delivers a visible answer, and we are billed for every one of those hidden reasoning tokens just as we are for the final output. In most interactions, the volume of these unseen tokens at least equals the visible response, effectively doubling the total tokens consumed per query. That doubled token consumption translates directly into a doubled per‑query cost, which is why our overall LLM bill doubled.

출력 641 tok (+545 추론) 지연 시간 11.5 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 추론) 지연 시간 4.7 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 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 best = max(best, cur) else: cur = 1 return best ``` **Explanation:** The bug stems from initializing `cur = 0` and only incrementing it when two adjacent elements match, which counts the number of *additional* equal elements rather than the actual run length (which is `cur + 1`). As a result, the returned `best` is always one less than the true longest run—most obviously returning 0 for a single-element list instead of 1. […]

출력 2418 tok (+2131 추론) 지연 시간 35.6 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 추론) 지연 시간 10.0 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 통과 · 5/5 fields, guidance null

{ "company": "Meridian Robotics", "quarter": "September quarter", "revenue_usd_m": 412, "growth_pct": "eleven and change", "guidance": null }

출력 1204 tok (+1153 추론) 지연 시간 19.9 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 추론) 지연 시간 13.1 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 채점할 답변 없음 · no answer text within 16,384 tokens (all of it went to thinking)

모델이 답변 텍스트를 반환하지 않았습니다 — 전체 토큰 예산이 숨겨진 사고에 소모되었습니다.

출력 8193 tok (+8192 추론) 지연 시간 106.2 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 추론) 지연 시간 16.3 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",
    # 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 발급받기 →

FAQ

DeepSeek V4 Pro와(과) Gemini 3.6 Flash 중 어느 것이 더 저렴한가요?

입력 / 1m 토큰 항목에서는 Gemini 3.6 Flash이(가) 더 저렴합니다($1.5 대 $1.608, 1.1× 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 Pro와(과) Gemini 3.6 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 및 Gemini 3.6 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