DeepSeek: DeepSeek V4 Pro 0423 contre Qwen: Qwen3.8 Flash
Un comparatif côte à côte de DeepSeek: DeepSeek V4 Pro 0423 (5,60 $US / 1M jetons (≈ 4,99 €)) et Qwen: Qwen3.8 Flash (0,52 $US / 1M jetons (≈ 0,47 €)) d’après les prix actuels en USD et les capacités du catalogue api14. Les deux passent par la même API compatible OpenAI.
Caractéristiques
| DeepSeek: DeepSeek V4 Pro 0423 | Qwen: Qwen3.8 Flash | |
|---|---|---|
| Fournisseur | DeepSeek | Qwen |
| Entrée | 5,60 $US / 1M jetons (≈ 4,99 €) | 0,52 $US / 1M jetons (≈ 0,47 €) |
| Sortie | 11,20 $US / 1M jetons (≈ 9,97 €) | 1,65 $US / 1M jetons (≈ 1,46 €) |
| Lecture du cache | 0,47 $US / 1M jetons (≈ 0,42 €) | 0,06 $US / 1M jetons (≈ 0,05 €) |
| Fenêtre de contexte | 1 048 576 | 1 000 000 |
| Sortie max. | 393 216 | 131 072 |
| Entrée | text | text, image, video |
| Sortie | text | text |
| Appel d’outils | ||
| Sortie structurée | ||
| Contrôle du raisonnement | ||
| Ajouté le | 24 avr. 2026 | 26 août 2026 |
Principales différences
- Qwen: Qwen3.8 Flash est 91% moins cher sur les tokens d’entrée.
- Qwen: Qwen3.8 Flash est 85% moins cher sur les tokens de sortie.
- Une requête de 1 000 tokens en entrée et 500 en sortie coûte 0,01 $US avec DeepSeek: DeepSeek V4 Pro 0423 et 0,00135 $US avec Qwen: Qwen3.8 Flash.
En détail
DeepSeek : DeepSeek V4 Pro 0423 est un modèle de texte de DeepSeek, publié le 2026-04-24. Qwen : Qwen3.8 Flash est un modèle de texte de Qwen, publié le 2026-08-26. Les deux sont servis via api14 sous la même surface compatible OpenAI, donc le choix entre eux se résume à ce que vous envoyez en entrée et à ce que vous êtes prêt à payer pour cela, et non à une quelconque différence dans la façon dont vous les intégrez.
La séparation la plus nette concerne les modalités d'entrée. DeepSeek V4 Pro 0423 accepte uniquement le texte et renvoie du texte. Qwen3.8 Flash accepte le texte, les images et la vidéo en entrée, et renvoie du texte. Si votre requête contient une capture d'écran, une page numérisée, un graphique ou une image vidéo, Qwen3.8 Flash peut la prendre directement, tandis que DeepSeek V4 Pro 0423 ne le peut pas. Concernant le contexte, les deux sont suffisamment proches pour que la différence ne vaille pas la peine d'être anticipée : DeepSeek V4 Pro 0423 annonce 1 048 576 jetons et Qwen3.8 Flash annonce 1 000 000, donc les deux contiennent confortablement de très gros documents. Les listes de paramètres sont également globalement similaires, avec les outils, les sorties structurées et le raisonnement disponibles sur les deux, donc aucun des deux modèles ne vous exclut de l'appel d'outils ou des réponses au format JSON. Qwen3.8 Flash est le moins cher des deux en entrée comme en sortie, bien que le tableau des prix en direct sur cette page contienne les chiffres actuels.
Pour un développeur qui doit en choisir un, commencez par l'entrée. Si la tâche est purement textuelle, comme le résumé de longs documents, la revue de code, l'extraction à partir de journaux ou le chat multi-tours sur un grand corpus, DeepSeek V4 Pro 0423 est un choix par défaut raisonnable et son contexte légèrement plus grand vous donne un peu plus de marge sur des entrées très longues. Si la tâche implique des images ou de la vidéo, Qwen3.8 Flash est le seul des deux à pouvoir les accepter, donc il gagne par défaut, indépendamment de tout le reste. Si le coût est le facteur décisif et que la tâche est uniquement textuelle, Qwen3.8 Flash est l'option la moins chère et vaut la peine d'être essayée en premier, puis de revenir à DeepSeek V4 Pro 0423 si la qualité de sortie ne tient pas sur votre charge de travail.
Appeler l'un ou l'autre modèle via api14 fonctionne de la même manière. Pointez votre client compatible OpenAI vers l'URL de base api14, utilisez votre clé api14, et définissez le champ model sur "deepseek/deepseek-v4-pro" ou "qwen/qwen3.8-flash". Tout le reste dans le corps de la requête, y compris messages, temperature, tools, response_format et streaming, reste tel quel. Passer de l'un à l'autre est un changement d'une ligne sur l'identifiant du modèle, ce qui permet de les comparer à moindre coût sur du trafic réel plutôt que de deviner à partir d'une description.
Il reste des cas où DeepSeek V4 Pro 0423 est le meilleur choix même si Qwen3.8 Flash est moins cher. Si vous avez déjà ajusté des prompts, des schémas d'outils ou des formats de sortie structurée pour DeepSeek V4 Pro 0423 et qu'ils se comportent de manière fiable, passer à l'autre pour économiser sur le coût des jetons peut ne pas valoir l'effort de revalidation. Il en va de même lorsque vous voulez la marge de contexte supplémentaire pour une seule entrée textuelle très volumineuse, ou lorsque votre pipeline est uniquement textuel et que vous préférez ne pas introduire un modèle dont vous n'utiliserez jamais le chemin multimodal.
Changer de modèle en une chaîne
Les deux modèles utilisent le même endpoint et la même structure de requête. Remplacez la valeur de model "deepseek/deepseek-v4-pro" par "qwen/qwen3.8-flash" : prompts, streaming et outils continuent de fonctionner.
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);
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