DeepSeek V4 Pro vs Gemini 3.7 Flash
Qual usar e quando
Escolha o gemini-3.7-flash quando a entrada não for texto puro: ele aceita imagem, áudio e vídeo além de texto, e é o lado mais barato deste par em todas as tarifas - $0.75 contra $1.32 na entrada, $3.75 contra $3.96 na saída e $0.075 contra $0.132 nas leituras de cache. Escolha o deepseek-v4-pro para trabalho apenas de texto que exija gerações longas, com 393,216 tokens de saída máxima contra 65,536, e a possibilidade de desativar o pensamento. O contexto está praticamente empatado, 1,000,000 contra 1,048,576 tokens, e ambos cobrem chat, código, ferramentas e raciocínio.
Benchmarks
Publicado pelos provedores: Alibaba (Qwen) Anthropic DeepSeek Google MiniMax Moonshot OpenAI Tencent Z.ai
Preços
| DeepSeek V4 Pro | Gemini 3.7 Flash | Δ | |
|---|---|---|---|
| Entrada / 1M tokens | $1.32 | $0.75 | 1.8× |
| Saída / 1M tokens | $3.96 | $3.75 | 1.1× |
| Leitura de cache / 1M tokens | $0.132 | $0.075 | 1.8× |
| Escrita de cache | sem cobrança separada | - | - |
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 Pro | Gemini 3.7 Flash | |
|---|---|---|
| Uso de ferramentas | sim | sim |
| Controle de raciocínio | configurável | sim o provedor não publica o controle |
| Saída estruturada | sim | sim |
| Cache de prompts | implícito (automático) | implícito + explícito |
| Tempo de vida do cache | no fixed TTL (evicted when unused) | não publicado |
| Prefixo mínimo em cache | não publicado | 4096 tokens |
Especificações
| DeepSeek V4 Pro | Gemini 3.7 Flash | |
|---|---|---|
| Modalidades de entrada | texto | texto imagem áudio vídeo |
| Modalidades de saída | texto | texto |
| Lançamento | 2026-04-24 | 2026-08-13 |
| Corte de conhecimento | - | 2026-03 |
| Janela de contexto | 1M | 1M |
| Saída máxima | 393K | 66K |
| Parâmetro de raciocínio |
| - |
| Valores aceitos | thinking.type
reasoning_effort
| - |
| Padrão | enabled, with reasoning_effort high some complex agent requests are automatically set to max | - |
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 Pro · Gemini 3.7 Flash
Um prompt, os dois modelos, medidos pelo gateway
DeepSeek V4 Pro passou · 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.
saída 641 tok (+545 raciocínio) latência 11.5 s
Gemini 3.7 Flash passou · 3 sentences
Enabling reasoning causes the model to generate a high volume of invisible "thinking tokens" behind the scenes to deliberate and solve complex logic before delivering a final response. Because our vendor bills strictly on token volume, this additional internal computation effectively doubled our billable output per query. In short, our costs increased because we are now paying for the extra compute capacity required to produce significantly higher-accuracy answers.
saída 878 tok (+799 raciocínio) latência 6.9 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 Pro 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 ``` **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. […]
saída 2418 tok (+2131 raciocínio) latência 35.6 s
Gemini 3.7 Flash passou · 8/8 cases
Here is the corrected function: ```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 of the Bug The original function tracked equal adjacent transitions instead of the actual number of elements in a run, causing all non-empty run lengths to be undercounted by one (e.g., returning `0` instead of `1` for single-element lists because the loop never executes, and `1` instead of `2` for pairs). Initializing both `best` and `cur` to `1` (after handling empty inputs) and resetting `cur` to `1` on a mismatch ensures every individual element is counted as a valid run of at least length one.
saída 1050 tok (+827 raciocínio) latência 6.4 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 Pro passou · 5/5 fields, guidance null
{ "company": "Meridian Robotics", "quarter": "September quarter", "revenue_usd_m": 412, "growth_pct": "eleven and change", "guidance": null }
saída 1204 tok (+1153 raciocínio) latência 19.9 s
Gemini 3.7 Flash passou · 5/5 fields, guidance "withheld"
```json { "company": "Meridian Robotics", "quarter": "September quarter", "revenue_usd_m": 412, "growth_pct": null, "guidance": "withheld" } ```
saída 918 tok (+858 raciocínio) latência 6.2 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 Pro sem resposta para avaliar · no answer text within 16,384 tokens (all of it went to thinking)
O modelo não retornou nenhum texto de resposta: todo o orçamento de tokens foi consumido pelo raciocínio oculto.
saída 8193 tok (+8192 raciocínio) latência 106.2 s
Gemini 3.7 Flash passou · 120 words, 0 banned, 1 question
Why pay twice for identical AI queries simply because you routed them to different model vendors? Today, we introduce Universal Prompt Caching directly within our unified API gateway architecture. This capability stores repeated prompt contexts across OpenAI, Anthropic, and local models, instantly returning stored results to eliminate redundant computation fees. When your application sends an LLM request, the gateway inspects the payload, identifies semantic matches, and returns accurate cached responses in under ten milliseconds. Engineering teams can now slash inference latency by eighty percent while dramatically reducing monthly token expenditures across diverse production deployments. You retain complete privacy control, flexible cache eviction policies, and granular metrics through a single dashboard. Update your routing settings today to accelerate overall system performance.
saída 2858 tok (+2718 raciocínio) latência 14.1 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-pro",
# model="gemini-3.7-flash", # 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-pro",
// model: "gemini-3.7-flash", // 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-pro",
# "model": "gemini-3.7-flash", # 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-pro",
// Model: "gemini-3.7-flash", // 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-pro")
// .model("gemini-3.7-flash") // 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 Pro ou Gemini 3.7 Flash?
Gemini 3.7 Flash sai mais barato na linha “Entrada / 1M tokens” ($0.75 contra $1.32, 1.8× 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 Pro contra Gemini 3.7 Flash 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 Pro e Gemini 3.7 Flash 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.