DeepSeek V4 Pro vs Qwen3.7 Plus
언제 어떤 모델을 쓸까
둘 다 1,000,000 토큰 컨텍스트와 동일한 채팅, 코드, 추론, 도구 플래그를 공유하고 사고도 끌 수 있으므로 차이는 출력 길이와 입력 모달리티입니다. qwen3.7-plus가 모든 요율에서 더 저렴하기 때문입니다. 입력 $0.4 대 $1.32, 출력 $1.6 대 $3.96, 캐시 읽기 $0.08 대 $0.132입니다. 아주 긴 단일 응답이 필요하면 deepseek-v4-pro를 고르세요. 최대 출력 393216 토큰인 반면 qwen3.7-plus는 65536입니다. 이미지와 동영상 입력, 긴 컨텍스트 플래그, 그리고 전반적으로 낮은 요금표를 원하면 qwen3.7-plus입니다.
벤치마크
두 모델 모두 측정한 항목 8개.
공급자 공개 자료: Alibaba (Qwen) Anthropic ByteDance DeepSeek Google MiniMax Moonshot OpenAI Tencent Z.ai
가격
| DeepSeek V4 Pro | 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 요금 없음 | 1.25x | - |
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 | Qwen3.7 Plus | |
|---|---|---|
| 도구 사용 | 지원 | 지원 |
| 사고 제어 | 설정 가능 | 설정 가능 |
| 구조화된 출력 | 지원 | 지원 |
| 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 | Qwen3.7 Plus | |
|---|---|---|
| 입력 모달리티 | 텍스트 | 텍스트 이미지 동영상 |
| 출력 모달리티 | 텍스트 | 텍스트 |
| 출시일 | 2026-04-24 | 2026-06-01 |
| 컨텍스트 윈도우 | 1M | 1M |
| 최대 출력 | 393K | 66K |
| 사고 파라미터 |
|
|
| 허용 값 | thinking.type
reasoning_effort
| enable_thinking
thinking_budget
preserve_thinking
|
| 기본값 | enabled, with reasoning_effort high some complex agent requests are automatically set to max | on the Qwen3.7 Plus series is hybrid thinking with thinking enabled by default, and preserve_thinking is off |
사양은 각 공급자의 문서에서 그대로 옮겨 적었습니다. 공급자가 공개하지 않은 항목은 추정해 채우지 않고 뺐습니다. 전체 출처: DeepSeek V4 Pro · Qwen3.7 Plus
같은 프롬프트, 두 모델: 게이트웨이를 거쳐 측정
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 사고) 지연 시간 11.5 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 사고) 지연 시간 25.2 s
지시 준수(정확히 세 문장이라 셀 수 있음), 독자에 맞춘 어조(CFO 대상), 아래 토큰 미터에 드러나는 숨은 사고 토큰 과금 차이를 봅니다.
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 사고) 지연 시간 35.6 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 사고) 지연 시간 40.5 s
수정이 실제로 맞는지(실행되는지), 설명이 얼마나 압축적인지, 범위가 정해진 작업에서 토큰을 얼마나 효율적으로 쓰는지를 봅니다.
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 사고) 지연 시간 19.9 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 사고) 지연 시간 31.6 s
스키마 준수(없는 필드를 지어내지 않는지), 환각을 유도하는 조건에서의 대응(guidance 값을 일부러 주지 않음), 구조화된 출력 경로의 차이를 봅니다.
DeepSeek V4 Pro 채점할 답변 없음 · no answer text within 16,384 tokens (all of it went to thinking)
모델이 답변 텍스트를 반환하지 않았습니다. 토큰 예산을 전부 숨겨진 사고 과정에 썼기 때문입니다.
출력 8193 tok (+8192 사고) 지연 시간 106.2 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 사고) 지연 시간 76.8 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",
# 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)import OpenAI from "openai";
const client = new OpenAI({
baseURL: "https://synthorai.io/v1",
apiKey: "sk-syn-...",
});
const resp = await client.chat.completions.create({
model: "deepseek-v4-pro",
// model: "qwen3.7-plus", // 이 줄의 주석을 해제하고, 윗줄을 주석 처리하세요
messages: [{ role: "user", content: "Summarize this diff" }],
reasoning_effort: "medium",
});
console.log(resp.choices[0].message.content);curl https://synthorai.io/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer sk-syn-..." \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "deepseek-v4-pro",
# "model": "qwen3.7-plus", # 이 줄의 주석을 해제하고, 윗줄을 주석 처리하세요
"messages": [{"role": "user", "content": "Hello"}],
"reasoning_effort": "medium"
}'package main
import (
"context"
"fmt"
"github.com/openai/openai-go/v3"
"github.com/openai/openai-go/v3/option"
)
func main() {
client := openai.NewClient(
option.WithBaseURL("https://synthorai.io/v1"),
option.WithAPIKey("sk-syn-..."),
)
resp, _ := client.Chat.Completions.New(context.TODO(), openai.ChatCompletionNewParams{
Model: "deepseek-v4-pro",
// Model: "qwen3.7-plus", // 이 줄의 주석을 해제하고, 윗줄을 주석 처리하세요
Messages: []openai.ChatCompletionMessageParamUnion{
openai.UserMessage("Summarize this diff"),
},
ReasoningEffort: openai.ReasoningEffortMedium,
})
fmt.Println(resp.Choices[0].Message.Content)
}import com.openai.client.OpenAIClient;
import com.openai.client.okhttp.OpenAIOkHttpClient;
import com.openai.models.chat.completions.*;
import com.openai.models.ReasoningEffort;
OpenAIClient client = OpenAIOkHttpClient.builder()
.baseUrl("https://synthorai.io/v1")
.apiKey("sk-syn-...")
.build();
ChatCompletion resp = client.chat().completions().create(
ChatCompletionCreateParams.builder()
.model("deepseek-v4-pro")
// .model("qwen3.7-plus") // 이 줄의 주석을 해제하고, 윗줄을 주석 처리하세요
.addUserMessage("Summarize this diff")
.reasoningEffort(ReasoningEffort.MEDIUM)
.build());
System.out.println(resp.choices().get(0).message().content().orElse(""));자주 묻는 질문
DeepSeek V4 Pro vs Qwen3.7 Plus, 어느 쪽이 더 저렴한가요?
입력 / 1M 토큰 기준으로는 Qwen3.7 Plus 쪽이 더 저렴합니다($0.4 대 $1.32, 3.3배 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 vs Qwen3.7 Plus 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, Qwen3.7 Plus 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.