DeepSeek: DeepSeek V4.1 Flash contre Qwen: Qwen-Plus
Un comparatif côte à côte de DeepSeek: DeepSeek V4.1 Flash (0,18 $US / 1M jetons (≈ 0,16 €)) et Qwen: Qwen-Plus (0,91 $US / 1M jetons (≈ 0,81 €)) 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 V4.1 Flash | Qwen: Qwen-Plus | |
|---|---|---|
| Fournisseur | DeepSeek | Qwen |
| Entrée | 0,18 $US / 1M jetons (≈ 0,16 €) | 0,91 $US / 1M jetons (≈ 0,81 €) |
| Sortie | 1,98 $US / 1M jetons (≈ 1,77 €) | 2,73 $US / 1M jetons (≈ 2,43 €) |
| Lecture du cache | 0,06 $US / 1M jetons (≈ 0,06 €) | 0,18 $US / 1M jetons (≈ 0,16 €) |
| Écriture du cache | - | 1,14 $US / 1M jetons (≈ 1,01 €) |
| Fenêtre de contexte | 1 048 576 | 1 000 000 |
| Sortie max. | 943 718 | 32 768 |
| Entrée | text, image | text |
| Sortie | text | text |
| Appel d’outils | ||
| Sortie structurée | ||
| Contrôle du raisonnement | ||
| Ajouté le | 10 sept. 2026 | 1 févr. 2025 |
Principales différences
- DeepSeek: DeepSeek V4.1 Flash est 80% moins cher sur les tokens d’entrée.
- DeepSeek: DeepSeek V4.1 Flash est 27% moins cher sur les tokens de sortie.
- Seul DeepSeek: DeepSeek V4.1 Flash prend en charge le contrôle de l’effort de raisonnement.
- Une requête de 1 000 tokens en entrée et 500 en sortie coûte 0,00117 $US avec DeepSeek: DeepSeek V4.1 Flash et 0,00228 $US avec Qwen: Qwen-Plus.
En détail
DeepSeek : DeepSeek V4.1 Flash est un modèle textuel de DeepSeek, publié le 2026-09-10. Qwen : Qwen-Plus est un modèle textuel de Qwen, publié le 2025-02-01. Les deux sont servis via api14 en tant que modèles de type chat avec prise en charge des outils et des sorties structurées, donc le choix entre eux se résume à la modalité, au contexte et au raisonnement plutôt qu'à une différence fondamentale dans le type d'API qu'ils exposent.
Les deux modèles sont proches en longueur de contexte, avec DeepSeek V4.1 Flash à 1 048 576 tokens et Qwen-Plus à 1 000 000 tokens, une différence qui ne décidera probablement rien à elle seule. La séparation la plus nette concerne les modalités d'entrée. DeepSeek V4.1 Flash accepte à la fois du texte et des images en entrée, tandis que Qwen-Plus n'accepte que du texte. DeepSeek V4.1 Flash expose aussi des contrôles de raisonnement (include_reasoning, reasoning, reasoning_effort) que Qwen-Plus ne liste pas, et il présente globalement une surface de paramètres plus large, incluant frequency_penalty, logit_bias, min_p, parallel_tool_calls, repetition_penalty, top_a et seed aux côtés des réglages d'échantillonnage habituels. Qwen-Plus prend en charge un ensemble plus restreint mais toujours pratique : temperature, top_p, top_k, presence_penalty, frequency_penalty, logprobs, top_logprobs, stop, seed, response_format, structured_outputs, tools et tool_choice. Côté prix, DeepSeek V4.1 Flash est le moins cher des deux, en entrée comme en sortie.
Pour la plupart des travaux purement textuels, l'un ou l'autre fera l'affaire, et les facteurs décisifs sont le coût et le contrôle. Si vous faites de la classification, de l'extraction, du résumé ou du chat à fort volume où l'entrée est du texte brut, DeepSeek V4.1 Flash est l'option la moins chère et vous donne plus de paramètres d'échantillonnage et de raisonnement à ajuster. Si votre pipeline envoie des captures d'écran, des pages scannées, des diagrammes ou d'autres images avec du texte, DeepSeek V4.1 Flash est celui qui peut les prendre, puisque Qwen-Plus fonctionne en texte entrant et texte sortant. Si vous voulez des réglages explicites d'effort de raisonnement, ou si vous dépendez des appels d'outils parallèles, de logit_bias ou de min_p, ceux-ci sont du côté DeepSeek. Qwen-Plus reste un choix raisonnable lorsque vous avez déjà des prompts et des harnais d'évaluation ajustés pour lui, lorsque vous voulez une surface de paramètres plus petite à appréhender, ou lorsque vous préférez simplement garder un modèle Qwen dans votre stack.
Appeler l'un ou l'autre modèle via api14 fonctionne de la même manière, car la passerelle est compatible OpenAI. Vous pointez votre client OpenAI existant vers l'URL de base api14, vous envoyez votre clé, et vous définissez le champ model. Pour utiliser DeepSeek V4.1 Flash, définissez l'id du modèle sur "deepseek/deepseek-v4.1-flash". Pour utiliser Qwen-Plus, définissez-le sur "qwen/qwen-plus". Tout le reste dans le corps de la requête (messages, temperature, max_tokens, tools, response_format et ainsi de suite) garde la même forme, donc passer de l'un à l'autre est un changement d'une ligne dans l'id du modèle. Les paramètres qu'un seul côté prend en charge, comme reasoning_effort ou parallel_tool_calls, doivent être retirés lorsque vous passez à Qwen-Plus, puisqu'il ne les liste pas.
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-v4.1-flash" par "qwen/qwen-plus" : 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/qwen-plus",
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Explain vector databases in two sentences."
}
]
});
console.log(result.choices[0].message.content);
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