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DeepSeek V4 Pro vs Qwen3.8 Max

vs

언제 어떤 모델을 사용할까 — 벤치마크 표가 아닌 선별된 평가

대량 텍스트 전용 작업에는 deepseek-v4-pro를 고르세요. 100만 토큰당 입력이 더 싸고($1.608 대 $2) 출력도 더 쌉니다($3.216 대 $6, 즉 Qwen이 약 1.87배). 캐시 읽기는 $0.0134 대 $0.25이고 131072가 아니라 최대 393216 출력 토큰을 허용하며 사고도 끌 수 있습니다. 이미지 입력이 필요하면 qwen3.8-max를 고르세요. 텍스트와 이미지를 받는 반면 deepseek-v4-pro는 텍스트 입출력입니다. 컨텍스트는 1000000 대 983616 토큰으로 사실상 대등하고 둘 다 채팅·코드·추론·툴을 지원합니다.

가격

DeepSeek V4 Pro Qwen3.8 Max Δ
입력 / 1M 토큰 $1.608 $2 0.8×
출력 / 1M 토큰 $3.216 $6 0.54×
캐시 읽기 / 1M 토큰 $0.0134 $0.25 0.054×
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)

DeepSeek V4 Pro · $1.608 Qwen3.8 Max · $2
$0.05 · Qwen3 VL Flash $30 · GPT-5.4 Pro

기능

DeepSeek V4 Pro Qwen3.8 Max
도구 사용
사고 제어 설정 가능 있음 — 벤더가 조절 파라미터를 공개하지 않음
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 Qwen3.8 Max
입력 모달리티 텍스트 텍스트 이미지
출력 모달리티 텍스트 텍스트
출시일 2026-04-24 2026-08-03
컨텍스트 윈도우 1M 984K
최대 출력 393K 131K
Thinking 파라미터
  • thinking.type
  • reasoning_effort
허용되는 값
thinking.type
  • enabled
  • disabled
reasoning_effort
  • high
  • max (low and medium map to high, xhigh maps to max)
기본값

enabled, with reasoning_effort high

some complex agent requests are automatically set to max

사양은 각 공급업체의 문서를 그대로 기록한 것입니다. 공급업체가 공개하지 않은 항목은 추론하지 않고 제외했습니다. 전체 출처: DeepSeek V4 Pro · Qwen3.8 Max

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

Qwen3.8 Max 통과 · 3 sentences

Enabling reasoning makes the model produce additional hidden steps before responding, and those tokens are billable. It also tends to lengthen each interaction because the model works through more possibilities before settling on an answer. Therefore, the bill doubled mainly due to higher compute and token usage per request, not necessarily because the number of requests doubled.

출력 378 tok (+305 추론) 지연 시간 8.6 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

Qwen3.8 Max 통과 · 8/8 cases

```python def longest_run(xs): if not xs: return 0 best = 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 the original code starts `best` and `cur` at `0`, so it counts adjacent equal *transitions* rather than the number of items in the run. A run of length `n` has only `n - 1` equal-neighbor transitions, so single-element inputs return `0`, and runs that reach the end are undercounted by one. Initializing the current run to `1` for the first element, resetting it to `1` on a break, and updating `best` from that count fixes the off-by-one.

출력 1616 tok (+1411 추론) 지연 시간 34.7 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

Qwen3.8 Max 통과 · 5/5 fields, guidance null

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

출력 1199 tok (+1141 추론) 지연 시간 24.4 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 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

Qwen3.8 Max 통과 · 120 words, 0 banned, 1 question

Today, our API gateway adds prompt caching across major model providers. It stores prompts and responses in one fast cache layer. Teams can lower token spend, reduce latency, and repeat reliable answers. The feature supports OpenAI, Anthropic, Google, and Mistral through one configuration. You can set retention rules, scope access, and invalidate entries quickly. How does your team maintain consistent results during provider outages? Approved cached responses keep applications stable while fallback routes recover. The dashboard shows hit rates, savings, latency, and provider usage. Engineers receive audit trails for every cached prompt, enabling safer testing. Product managers can compare cost trends before and after cache adoption. Start with a small route, then safely expand caching to production traffic right now.

출력 2744 tok (+2591 추론) 지연 시간 46.3 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="qwen3.8-max",  # 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) Qwen3.8 Max 중 어느 것이 더 저렴한가요?

입력 / 1m 토큰 항목에서는 DeepSeek V4 Pro이(가) 더 저렴합니다($1.608 대 $2, 1.2× 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) Qwen3.8 Max를 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 Qwen3.8 Max는 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