DeepSeek V4 Flash (0731) vs Qwen3.7 Plus
Qual usar e quando
Ambos os modelos compartilham a mesma janela de contexto de 1000000 tokens e abrangem chat, código, raciocínio e ferramentas, então a divisão é sobre as modalidades e a forma do output. Escolha deepseek-v4-flash-0731 para trabalhos apenas com texto onde você deseja tokens mais baratos e gerações longas: $0.44 de input, $1.32 de output e leituras de cache a $0.044 (cerca de 1.8x abaixo dos $0.08 da Qwen), além de um output máximo de 393216 tokens aproximadamente 6x os 65536 do qwen3.7-plus. Escolha qwen3.7-plus a $0.4 de input e $1.6 de output quando precisar de input de imagem ou vídeo, de sua flag de contexto longo, ou da capacidade de desligar o raciocínio.
Benchmarks
12 medidos em ambos.
Publicado pelos provedores: Alibaba (Qwen) Anthropic ByteDance DeepSeek Google MiniMax Moonshot OpenAI Tencent Z.ai
Preços
| DeepSeek V4 Flash (0731) | Qwen3.7 Plus | Δ | |
|---|---|---|---|
| Entrada / 1M tokens | $0.44 | $0.4 | 1.1× |
| Saída / 1M tokens | $1.32 | $1.6 | 0.82× |
| Leitura de cache / 1M tokens | $0.044 | $0.08 | 0.55× |
| Escrita de cache | sem cobrança separada | 1.25x | - |
Tarifas do catálogo em tempo real, lidas no momento do build; a página de cada modelo traz a tabela de preços atual.
Onde cada um fica: preço de entrada por 1M tokens entre os 76 modelos de chat com esta unidade de cobrança (escala logarítmica)
Capacidades
| DeepSeek V4 Flash (0731) | Qwen3.7 Plus | |
|---|---|---|
| Uso de ferramentas | sim | sim |
| Controle de raciocínio | sim o provedor não publica o controle | configurável |
| Saída estruturada | sim | sim |
| Cache de prompts | implícito (automático) | implícito + explícito |
| Tempo de vida do cache | no fixed TTL (evicted when unused) | explicit: 5m, reset on hit |
| Prefixo mínimo em cache | não publicado | 1024 tokens |
Especificações
| DeepSeek V4 Flash (0731) | Qwen3.7 Plus | |
|---|---|---|
| Modalidades de entrada | texto | texto imagem vídeo |
| Modalidades de saída | texto | texto |
| Lançamento | 2026-07-31 | 2026-06-01 |
| Janela de contexto | 1M | 1M |
| Saída máxima | 393K | 66K |
| Parâmetro de raciocínio | - |
|
| Valores aceitos | - | enable_thinking
thinking_budget
preserve_thinking
|
| Padrão | - | on the Qwen3.7 Plus series is hybrid thinking with thinking enabled by default, and preserve_thinking is off |
As especificações são transcritas da documentação de cada provedor; quando um provedor não publica um dado, a linha é omitida, e não inferida. Fontes completas: DeepSeek V4 Flash (0731) · Qwen3.7 Plus
Um prompt, os dois modelos, medidos pelo gateway
DeepSeek V4 Flash (0731) passou · 3 sentences
Enabling reasoning mode prompts the model to generate extensive internal chain-of-thought tokens before answering, often multiplying total token output per query by several times. This directly inflates costs because we are billed per token, and these reasoning tokens are processed at a premium compute tier that carries a higher price per million tokens. However, this spend buys measurably higher accuracy and fewer failed calls, so we are tracking it against specific error-reduction KPIs to ensure the ROI justifies the increase.
saída 365 tok (+266 raciocínio) latência 5.1 s
Qwen3.7 Plus passou · 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.
saída 1428 tok (+1345 raciocínio) latência 25.2 s
Se a instrução é seguida (exatamente três frases, dá para contar), a adequação ao público (tom para um CFO) e a diferença de cobrança causada pelo raciocínio oculto, que os medidores de tokens abaixo deixam à mostra.
DeepSeek V4 Flash (0731) passou · 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 ``` The original bug stems from initializing `cur` to 0 and only incrementing it when adjacent elements are equal, which counts the number of *equal transitions* rather than the actual run length—so every run of length L is reported as L−1, and a single‑element run (with no transitions) yields 0. Moreover, because `best` is updated only inside the equality branch, it never accounts for a run that ends at the last element if that run is longer than any previously seen (though the real issue remains the off‑by‑one). […]
saída 1268 tok (+1016 raciocínio) latência 14.0 s
Qwen3.7 Plus passou · 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. […]
saída 2317 tok (+2005 raciocínio) latência 40.5 s
Se a correção está mesmo certa (dá para executar), a densidade da explicação e a eficiência em tokens em uma tarefa bem delimitada.
DeepSeek V4 Flash (0731) passou · 5/5 fields, guidance null
{ "company": "Meridian Robotics", "quarter": "Q3", "revenue_usd_m": 412, "growth_pct": null, "guidance": null }
saída 1119 tok (+1072 raciocínio) latência 12.3 s
Qwen3.7 Plus passou · 5/5 fields, guidance null
{ "company": "Meridian Robotics", "quarter": "September", "revenue_usd_m": 412, "growth_pct": 11, "guidance": null }
saída 1807 tok (+1750 raciocínio) latência 31.6 s
Aderência ao schema (sem campos inventados), pressão para alucinar (o texto diz explicitamente que o guidance não foi divulgado) e diferenças no caminho de saída estruturada.
DeepSeek V4 Flash (0731) falhou · 141 words, 0 banned, 1 question
**Introducing Prompt Cache for API Gateway** We are pleased to announce Prompt Cache, a new feature that stores and reuses identical prompt prefixes across all connected LLM providers. By automatically recognizing repeated requests, this cache reduces token consumption and lowers latency without altering your application logic. Whether you use OpenAI, Anthropic, or open-source models, the cache operates transparently, ensuring consistent behavior while cutting costs. Developers can configure cache TTL and scoping rules via a simple API call, giving you precise control over data freshness and privacy. This feature also minimizes redundant upstream calls, freeing provider rate limits for more critical workloads. Start caching today through the dashboard or CLI, and watch your operational expenses drop significantly. […]
saída 254 tok (+80 raciocínio) latência 4.4 s
Qwen3.7 Plus passou · 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.
saída 4453 tok (+4312 raciocínio) latência 76.8 s
Respeito às restrições (limite de palavras, lista de palavras proibidas, uma única pergunta), a marca de estilo de cada modelo e o controle do tamanho.
Troque de um para o outro mudando uma linha
Os dois ids estão em todas as abas abaixo; o par de linhas destacado é a única alteração. O endpoint, a chave e o formato da requisição são os mesmos.
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://synthorai.io/v1",
api_key="sk-syn-...",
)
resp = client.chat.completions.create(
model="deepseek-v4-flash-0731",
# model="qwen3.7-plus", # descomente esta linha, comente a linha acima
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-flash-0731",
// model: "qwen3.7-plus", // descomente esta linha, comente a linha acima
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-flash-0731",
# "model": "qwen3.7-plus", # descomente esta linha, comente a linha acima
"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-flash-0731",
// Model: "qwen3.7-plus", // descomente esta linha, comente a linha acima
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-flash-0731")
// .model("qwen3.7-plus") // descomente esta linha, comente a linha acima
.addUserMessage("Summarize this diff")
.reasoningEffort(ReasoningEffort.MEDIUM)
.build());
System.out.println(resp.choices().get(0).message().content().orElse(""));Perguntas frequentes
Qual é mais barato, DeepSeek V4 Flash (0731) ou Qwen3.7 Plus?
Qwen3.7 Plus sai mais barato na linha “Entrada / 1M tokens” ($0.4 contra $0.44, 1.1× de diferença). Outras linhas podem pender para o outro lado: a tabela acima mostra todos os preços, e o custo real depende do seu mix de uso.
Posso fazer um teste A/B de DeepSeek V4 Flash (0731) contra Qwen3.7 Plus sem duas integrações?
Sim. Os dois são servidos pelo mesmo endpoint compatível com OpenAI, com uma única chave de API. Para trocar, basta mudar uma linha, a string do modelo; assim você pode direcionar uma parte do tráfego para cada um e comparar as contas diretamente.
DeepSeek V4 Flash (0731) e Qwen3.7 Plus suportam cache de prompts?
Sim. Os dois cobram as leituras de cache abaixo da tarifa de entrada, então cargas de trabalho com prefixo já em cache custam menos do que os preços de tabela sugerem. Os valores exatos de leitura de cache estão na tabela de preços acima.