DeepSeek V4 Pro 0423 vs Qwen3.8 Flash: API कीमत, context और फीचर

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यहां नए हैं? देखें यह कैसे काम करता है प्लेग्राउंड, मॉडल और आपकी API key का 1 मिनट का टूर।

DeepSeek: DeepSeek V4 Pro 0423 बनाम Qwen: Qwen3.8 Flash

api14 कैटलॉग की मौजूदा USD कीमतों और क्षमताओं के आधार पर DeepSeek: DeepSeek V4 Pro 0423 ($5.60 / 1M टोकन (≈ ₹529.41)) और Qwen: Qwen3.8 Flash ($0.52 / 1M टोकन (≈ ₹49.63)) की आमने-सामने तुलना। दोनों एक ही OpenAI-compatible API से चलते हैं।

स्पेसिफिकेशन

	DeepSeek: DeepSeek V4 Pro 0423	Qwen: Qwen3.8 Flash
प्रोवाइडर	DeepSeek	Qwen
इनपुट	$5.60 / 1M टोकन (≈ ₹529.41)	$0.52 / 1M टोकन (≈ ₹49.63)
आउटपुट	$11.20 / 1M टोकन (≈ ₹1,058.81)	$1.65 / 1M टोकन (≈ ₹155.51)
कैश रीड	$0.47 / 1M टोकन (≈ ₹44.67)	$0.06 / 1M टोकन (≈ ₹5.29)
संदर्भ विंडो	10,48,576	10,00,000
अधिकतम आउटपुट	3,93,216	1,31,072
इनपुट	text	text, image, video
आउटपुट	text	text
टूल कॉलिंग
संरचित आउटपुट
Reasoning नियंत्रण
जोड़ा गया	24 अप्रैल 2026	26 अग॰ 2026

मुख्य अंतर

Qwen: Qwen3.8 Flash इनपुट tokens पर 91% सस्ता है।
Qwen: Qwen3.8 Flash आउटपुट tokens पर 85% सस्ता है।
1,000 इनपुट और 500 आउटपुट tokens वाली request की लागत DeepSeek: DeepSeek V4 Pro 0423 के साथ $0.01 और Qwen: Qwen3.8 Flash के साथ $0.00135 है।

विस्तार से

DeepSeek: DeepSeek V4 Pro 0423, DeepSeek का एक टेक्स्ट मॉडल है, जिसे 2026-04-24 को जारी किया गया। Qwen: Qwen3.8 Flash, Qwen का एक टेक्स्ट मॉडल है, जिसे 2026-08-26 को जारी किया गया। दोनों को api14 के माध्यम से एक ही OpenAI-संगत सतह के तहत परोसा जाता है, इसलिए इनके बीच चुनाव इस बात पर निर्भर करता है कि आप क्या भेज रहे हैं और उसके लिए कितना भुगतान करने को तैयार हैं, न कि इस बात पर कि आप इन्हें कैसे एकीकृत करते हैं।

सबसे स्पष्ट अंतर इनपुट मोडलिटी में है। DeepSeek V4 Pro 0423 केवल टेक्स्ट स्वीकार करता है और टेक्स्ट लौटाता है। Qwen3.8 Flash इनपुट की ओर से टेक्स्ट, छवियाँ और वीडियो स्वीकार करता है, और टेक्स्ट लौटाता है। यदि आपके अनुरोध में स्क्रीनशॉट, स्कैन किया गया पृष्ठ, चार्ट या वीडियो फ्रेम है, तो Qwen3.8 Flash इसे सीधे ले सकता है जबकि DeepSeek V4 Pro 0423 नहीं ले सकता। कॉन्टेक्स्ट पर, दोनों इतने करीब हैं कि अंतर के बारे में योजना बनाना उचित नहीं है: DeepSeek V4 Pro 0423 में 1,048,576 टोकन सूचीबद्ध हैं और Qwen3.8 Flash में 1,000,000, इसलिए दोनों बहुत बड़े दस्तावेज़ों को आराम से संभाल लेते हैं। पैरामीटर सूचियाँ भी मोटे तौर पर समान हैं, दोनों पर tools, structured outputs और reasoning उपलब्ध हैं, इसलिए कोई भी मॉडल आपको टूल कॉलिंग या JSON-आकार के उत्तरों से बाहर नहीं करता। Qwen3.8 Flash इनपुट और आउटपुट दोनों पर दोनों में से सस्ता है, हालाँकि इस पृष्ठ पर लाइव मूल्य तालिका में मौजूदा संख्याएँ हैं।

एक डेवलपर के लिए जो एक चुन रहा है, इनपुट से शुरू करें। यदि कार्य पूरी तरह टेक्स्ट है, जैसे लंबे दस्तावेज़ का सारांश, कोड समीक्षा, लॉग से निष्कर्षण या बड़े कॉर्पस पर बहु-चरण चैट, तो DeepSeek V4 Pro 0423 एक उचित डिफ़ॉल्ट है और इसका थोड़ा बड़ा कॉन्टेक्स्ट बहुत लंबे इनपुट पर आपको थोड़ी अधिक गुंजाइश देता है। यदि कार्य में छवियाँ या वीडियो शामिल हैं, तो Qwen3.8 Flash दोनों में से एकमात्र है जो उन्हें स्वीकार कर सकता है, इसलिए बाकी सब कुछ चाहे जो भी हो, यह डिफ़ॉल्ट रूप से जीत जाता है। यदि लागत निर्णायक कारक है और कार्य केवल टेक्स्ट है, तो Qwen3.8 Flash सस्ता विकल्प है और इसे पहले आज़माना उचित है, फिर यदि आपके वर्कलोड पर आउटपुट गुणवत्ता टिक नहीं पाती तो DeepSeek V4 Pro 0423 पर वापस जाएँ।

api14 के माध्यम से किसी भी मॉडल को कॉल करना एक ही तरह से काम करता है। अपने OpenAI-संगत क्लाइंट को api14 बेस URL पर इंगित करें, अपनी api14 कुंजी का उपयोग करें, और model फ़ील्ड को "deepseek/deepseek-v4-pro" या "qwen/qwen3.8-flash" पर सेट करें। अनुरोध बॉडी में बाकी सब कुछ, जिसमें messages, temperature, tools, response_format और streaming शामिल हैं, जैसा है वैसा ही रहता है। दोनों के बीच स्विच करना model id में एक पंक्ति का बदलाव है, जो वास्तविक ट्रैफ़िक पर उन्हें A/B करना सस्ता बनाता है, बजाय विवरण से अनुमान लगाने के।

फिर भी ऐसे मामले हैं जहाँ DeepSeek V4 Pro 0423 बेहतर चुनाव है, भले ही Qwen3.8 Flash सस्ता हो। यदि आपने पहले से ही DeepSeek V4 Pro 0423 के विरुद्ध प्रॉम्प्ट, टूल स्कीमा या संरचित आउटपुट प्रारूपों को ट्यून किया है और वे विश्वसनीय रूप से व्यवहार करते हैं, तो टोकन लागत बचाने के लिए बदलना पुनः सत्यापन के प्रयास के लायक नहीं हो सकता। यही बात तब भी लागू होती है जब आप एक बहुत बड़े टेक्स्ट इनपुट के लिए अतिरिक्त कॉन्टेक्स्ट गुंजाइश चाहते हैं, या जब आपकी पाइपलाइन केवल टेक्स्ट है और आप ऐसा मॉडल नहीं लाना चाहते जिसका मल्टीमॉडल पथ आप कभी उपयोग नहीं करेंगे।

एक string से बदलें

दोनों मॉडल एक ही endpoint और request ढांचा इस्तेमाल करते हैं। model की वैल्यू "deepseek/deepseek-v4-pro" से "qwen/qwen3.8-flash" करें, prompts, streaming और tools पहले की तरह काम करते रहेंगे।

DeepSeek: DeepSeek V4 Pro 0423 विवरण और प्लेग्राउंड →Qwen: Qwen3.8 Flash विवरण और प्लेग्राउंड →

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);

DeepSeek: DeepSeek V4 Pro 0423 बनाम Qwen: Qwen3.8 Flash

स्पेसिफिकेशन

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