DeepSeek: DeepSeek V4 Pro 0423 contra Qwen: Qwen3.8 Flash
Una comparativa lado a lado de DeepSeek: DeepSeek V4 Pro 0423 (5,60 US$ / 1M fragmentos (≈ 4,99 €)) y Qwen: Qwen3.8 Flash (0,52 US$ / 1M fragmentos (≈ 0,47 €)) con precios actuales en USD y capacidades del catálogo de api14. Ambos funcionan a través de la misma API compatible con OpenAI.
Especificaciones
| DeepSeek: DeepSeek V4 Pro 0423 | Qwen: Qwen3.8 Flash | |
|---|---|---|
| Proveedor | DeepSeek | Qwen |
| Entrada | 5,60 US$ / 1M fragmentos (≈ 4,99 €) | 0,52 US$ / 1M fragmentos (≈ 0,47 €) |
| Salida | 11,20 US$ / 1M fragmentos (≈ 9,97 €) | 1,65 US$ / 1M fragmentos (≈ 1,46 €) |
| Lectura de caché | 0,47 US$ / 1M fragmentos (≈ 0,42 €) | 0,06 US$ / 1M fragmentos (≈ 0,05 €) |
| Ventana de contexto | 1.048.576 | 1.000.000 |
| Salida máxima | 393.216 | 131.072 |
| Entrada | text | text, image, video |
| Salida | text | text |
| Llamadas a herramientas | ||
| Salida estructurada | ||
| Control del razonamiento | ||
| Añadido | 24 abr 2026 | 26 ago 2026 |
Diferencias clave
- Qwen: Qwen3.8 Flash es 91% más barato en tokens de entrada.
- Qwen: Qwen3.8 Flash es 85% más barato en tokens de salida.
- Una solicitud con 1.000 tokens de entrada y 500 de salida cuesta 0,01 US$ con DeepSeek: DeepSeek V4 Pro 0423 y 0,00135 US$ con Qwen: Qwen3.8 Flash.
En detalle
DeepSeek: DeepSeek V4 Pro 0423 es un modelo de texto de DeepSeek, lanzado el 2026-04-24. Qwen: Qwen3.8 Flash es un modelo de texto de Qwen, lanzado el 2026-08-26. Ambos se sirven a través de api14 bajo la misma superficie compatible con OpenAI, por lo que la elección entre ellos se reduce a lo que envías y a cuánto estás dispuesto a pagar por ello, no a ninguna diferencia en cómo los integras.
La división más clara está en las modalidades de entrada. DeepSeek V4 Pro 0423 acepta solo texto y devuelve texto. Qwen3.8 Flash acepta texto, imágenes y vídeo en el lado de la entrada, y devuelve texto. Si tu solicitud contiene una captura de pantalla, una página escaneada, un gráfico o un fotograma de vídeo, Qwen3.8 Flash puede tomarlo directamente mientras que DeepSeek V4 Pro 0423 no. En cuanto al contexto, los dos son lo bastante cercanos como para que la diferencia no merezca planificación: DeepSeek V4 Pro 0423 lista 1.048.576 tokens y Qwen3.8 Flash lista 1.000.000, así que ambos albergan cómodamente documentos muy grandes. Las listas de parámetros también son en gran medida similares, con tools, structured outputs y reasoning disponibles en ambos, así que ningún modelo te deja fuera de la llamada a herramientas o de las respuestas con forma de JSON. Qwen3.8 Flash es el más barato de los dos tanto en entrada como en salida, aunque la tabla de precios en vivo de esta página tiene los números actuales.
Para un desarrollador que elige uno, empieza por la entrada. Si la tarea es texto puro, como el resumen de documentos largos, la revisión de código, la extracción de logs o el chat multiturno sobre un corpus grande, DeepSeek V4 Pro 0423 es un valor predeterminado razonable y su contexto ligeramente mayor te da un poco más de margen en entradas muy largas. Si la tarea implica imágenes o vídeo, Qwen3.8 Flash es el único de los dos que puede aceptarlos, así que gana por defecto independientemente de cualquier otra cosa. Si el coste es el factor decisivo y la tarea es solo de texto, Qwen3.8 Flash es la opción más barata y vale la pena probarla primero, y luego recurrir a DeepSeek V4 Pro 0423 si la calidad de la salida no se mantiene en tu carga de trabajo.
Llamar a cualquiera de los dos modelos a través de api14 funciona de la misma manera. Apunta tu cliente compatible con OpenAI a la URL base de api14, usa tu clave de api14 y establece el campo model a "deepseek/deepseek-v4-pro" o "qwen/qwen3.8-flash". Todo lo demás en el cuerpo de la solicitud, incluidos messages, temperature, tools, response_format y streaming, permanece como está. Cambiar entre los dos es un cambio de una línea en el id del modelo, lo que abarata compararlos A/B con tráfico real en lugar de adivinar a partir de una descripción.
Todavía hay casos en los que DeepSeek V4 Pro 0423 es la mejor elección aunque Qwen3.8 Flash sea más barato. Si ya has ajustado prompts, esquemas de herramientas o formatos de salida estructurada contra DeepSeek V4 Pro 0423 y se comportan de forma fiable, pasar a otro para ahorrar en coste de tokens puede no valer el esfuerzo de revalidación. Lo mismo se aplica cuando quieres el margen de contexto extra para una única entrada de texto muy grande, o cuando tu pipeline es solo de texto y prefieres no introducir un modelo cuya ruta multimodal nunca vas a ejercitar.
Cambia con una sola cadena
Ambos modelos usan el mismo endpoint y la misma estructura de solicitud. Cambia el valor de model de "deepseek/deepseek-v4-pro" a "qwen/qwen3.8-flash": los prompts, el streaming y las herramientas siguen funcionando.
import OpenAI from "openai";
const client = new OpenAI({
baseURL: "https://api14.com/api/v1",
apiKey: process.env.API14_API_KEY,
});
const result = await client.chat.completions.create({
"model": "qwen/qwen3.8-flash",
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Explain vector databases in two sentences."
}
]
});
console.log(result.choices[0].message.content);
Más comparativas
- LiquidAI: LFM3-1.7B contra Ricursive: Ripple 65B Preview
- LiquidAI: LFM3-1.7B contra Crouton Alpha
- LiquidAI: LFM3-1.7B contra Tencent: Hy4
- LiquidAI: LFM3-1.7B contra Z.ai: GLM 5.3 FlashX Legal
- Ricursive: Ripple 65B Preview contra Crouton Alpha
- Ricursive: Ripple 65B Preview contra Tencent: Hy4
- Ricursive: Ripple 65B Preview contra Z.ai: GLM 5.3 FlashX Legal
- Crouton Alpha contra Tencent: Hy4