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DeepSeek V4.1 Flash vs Qwen3 VL 8B Instruct: precio de la API, contexto y funciones · api14

DeepSeek: DeepSeek V4.1 Flash contra Qwen: Qwen3 VL 8B Instruct

Una comparativa lado a lado de DeepSeek: DeepSeek V4.1 Flash (0,18 US$ / 1M fragmentos (≈ 0,16 €)) y Qwen: Qwen3 VL 8B Instruct (0,88 US$ / 1M fragmentos (≈ 0,78 €)) 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 V4.1 Flash	Qwen: Qwen3 VL 8B Instruct
Proveedor	DeepSeek	Qwen
Entrada	0,18 US$ / 1M fragmentos (≈ 0,16 €)	0,88 US$ / 1M fragmentos (≈ 0,78 €)
Salida	1,98 US$ / 1M fragmentos (≈ 1,78 €)	2,63 US$ / 1M fragmentos (≈ 2,35 €)
Lectura de caché	0,06 US$ / 1M fragmentos (≈ 0,06 €)	0,42 US$ / 1M fragmentos (≈ 0,38 €)
Ventana de contexto	1.048.576	262.144
Salida máxima	943.718	235.929
Entrada	text, image	image, text
Salida	text	text
Llamadas a herramientas
Salida estructurada
Control del razonamiento
Añadido	10 sept 2026	14 oct 2025

Diferencias clave

DeepSeek: DeepSeek V4.1 Flash es 80% más barato en tokens de entrada.
DeepSeek: DeepSeek V4.1 Flash es 24% más barato en tokens de salida.
DeepSeek: DeepSeek V4.1 Flash lee 4.0× más contexto (1.048.576 tokens).
Solo DeepSeek: DeepSeek V4.1 Flash admite control del esfuerzo de razonamiento.
Una solicitud con 1.000 tokens de entrada y 500 de salida cuesta 0,00117 US$ con DeepSeek: DeepSeek V4.1 Flash y 0,00219 US$ con Qwen: Qwen3 VL 8B Instruct.

En detalle

DeepSeek: DeepSeek V4.1 Flash es un modelo centrado en texto de DeepSeek, lanzado el 2026-09-10. Qwen: Qwen3 VL 8B Instruct proviene de Qwen y se lanzó antes, el 2025-10-14. Ambos figuran en la categoría de texto en api14, y ambos aceptan entrada de texto e imagen mientras devuelven salida de texto, así que ninguno se limita a prompts de texto plano.

La división más clara es el contexto y el soporte de razonamiento. DeepSeek V4.1 Flash ofrece una ventana de contexto de 1048576 tokens, mientras que Qwen3 VL 8B Instruct ofrece 262144 tokens, así que DeepSeek te da aproximadamente cuatro veces más espacio para documentos largos, bases de código grandes o conversaciones extendidas. DeepSeek es también el único de los dos que expone controles de razonamiento, incluidos reasoning, reasoning_effort e include_reasoning, junto con ajustes de muestreo adicionales como min_p, top_a y parallel_tool_calls. Qwen3 VL 8B Instruct admite un conjunto de parámetros más reducido, aunque sigue cubriendo lo esencial: temperature, top_p, top_k, tools, tool_choice, structured_outputs, response_format, seed, stop y los parámetros de penalización. Ambos admiten llamadas a herramientas y salidas estructuradas, así que eso no es un factor decisivo. En cuanto al precio, DeepSeek es la opción más barata tanto para entrada como para salida.

Para la mayoría del trabajo diario, la elección se reduce a cuánto contexto y control necesitas. Si vas a introducir PDF largos, repositorios con varios archivos, transcripciones extensas o cualquier cosa que de otro modo necesitaría fragmentación, DeepSeek V4.1 Flash es la elección natural debido a su ventana mucho más grande. Si quieres ajustes explícitos de esfuerzo de razonamiento, o estás ajustando el muestreo con min_p y top_a, DeepSeek es también el que expone esos parámetros. Qwen3 VL 8B Instruct es una opción razonable para tareas más pequeñas y bien delimitadas: imágenes individuales con una pregunta, documentos cortos, clasificación, extracción o llamadas a herramientas sencillas donde el prompt cabe cómodamente dentro de 262144 tokens. Es un modelo de clase 8B, así que espera que sea más ligero, y maneja entrada de imagen más texto igual que DeepSeek.

Llamar a cualquiera de los dos modelos a través de api14 funciona de la misma manera, porque la puerta de enlace es compatible con OpenAI. Apuntas tu cliente a la URL base de api14, envías tu solicitud al endpoint de chat completions con tu clave de api14, y estableces el campo model al id que quieras. Cambiar entre los dos es un cambio de una línea: usa deepseek/deepseek-v4.1-flash para DeepSeek y qwen/qwen3-vl-8b-instruct para Qwen. El formato de mensaje, las partes de contenido de imagen, las definiciones de herramientas y el análisis de respuestas permanecen idénticos, así que puedes construir contra uno y cambiar el id para comparar salidas. Solo recuerda que los parámetros fuera de la lista admitida de un modelo, como reasoning_effort en Qwen, no se aplicarán.

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-v4.1-flash" a "qwen/qwen3-vl-8b-instruct": los prompts, el streaming y las herramientas siguen funcionando.

Detalles y entorno de pruebas de DeepSeek: DeepSeek V4.1 Flash →Detalles y entorno de pruebas de Qwen: Qwen3 VL 8B Instruct →

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-vl-8b-instruct",
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "Explain vector databases in two sentences."
    }
  ]
});
console.log(result.choices[0].message.content);

DeepSeek: DeepSeek V4.1 Flash contra Qwen: Qwen3 VL 8B Instruct

Especificaciones

Diferencias clave

En detalle

Cambia con una sola cadena

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