DeepSeek V4.1 Flash vs Qwen-Plus: API कीमत, context और फीचर

हम cookies इस्तेमाल करते हैं. Cookies और ब्राउज़र स्टोरेज आपको साइन इन रखते हैं और आपकी प्राथमिकताएं याद रखते हैं। आपकी अनुमति से हम यह भी मापते हैं कि साइट कैसे इस्तेमाल होती है। आप कभी भी । हमारी cookie नीति देखें।

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

DeepSeek: DeepSeek V4.1 Flash बनाम Qwen: Qwen-Plus

api14 कैटलॉग की मौजूदा USD कीमतों और क्षमताओं के आधार पर DeepSeek: DeepSeek V4.1 Flash ($0.18 / 1M टोकन (≈ ₹16.87)) और Qwen: Qwen-Plus ($0.91 / 1M टोकन (≈ ₹86.03)) की आमने-सामने तुलना। दोनों एक ही OpenAI-compatible API से चलते हैं।

स्पेसिफिकेशन

	DeepSeek: DeepSeek V4.1 Flash	Qwen: Qwen-Plus
प्रोवाइडर	DeepSeek	Qwen
इनपुट	$0.18 / 1M टोकन (≈ ₹16.87)	$0.91 / 1M टोकन (≈ ₹86.03)
आउटपुट	$1.98 / 1M टोकन (≈ ₹187.61)	$2.73 / 1M टोकन (≈ ₹258.09)
कैश रीड	$0.06 / 1M टोकन (≈ ₹5.96)	$0.18 / 1M टोकन (≈ ₹17.21)
कैश राइट	-	$1.14 / 1M टोकन (≈ ₹107.54)
संदर्भ विंडो	10,48,576	10,00,000
अधिकतम आउटपुट	9,43,718	32,768
इनपुट	text, image	text
आउटपुट	text	text
टूल कॉलिंग
संरचित आउटपुट
Reasoning नियंत्रण
जोड़ा गया	10 सित॰ 2026	1 फ़र॰ 2025

मुख्य अंतर

DeepSeek: DeepSeek V4.1 Flash इनपुट tokens पर 80% सस्ता है।
DeepSeek: DeepSeek V4.1 Flash आउटपुट tokens पर 27% सस्ता है।
सिर्फ DeepSeek: DeepSeek V4.1 Flash reasoning effort नियंत्रण सपोर्ट करता है।
1,000 इनपुट और 500 आउटपुट tokens वाली request की लागत DeepSeek: DeepSeek V4.1 Flash के साथ $0.00117 और Qwen: Qwen-Plus के साथ $0.00228 है।

विस्तार से

DeepSeek: DeepSeek V4.1 Flash, DeepSeek का एक टेक्स्ट मॉडल है, जिसे 2026-09-10 को जारी किया गया था। Qwen: Qwen-Plus, Qwen का एक टेक्स्ट मॉडल है, जिसे 2025-02-01 को जारी किया गया था। दोनों को api14 के माध्यम से chat-शैली के मॉडल के रूप में उपलब्ध कराया जाता है, जिनमें tool और structured output का समर्थन है, इसलिए इनके बीच चुनाव modality, context और reasoning पर निर्भर करता है, न कि इस बात पर कि वे किस प्रकार का API उजागर करते हैं।

दोनों मॉडल context length में करीब हैं, DeepSeek V4.1 Flash 1,048,576 tokens के साथ और Qwen-Plus 1,000,000 tokens के साथ, यह अंतर अपने आप में कुछ तय करने की संभावना नहीं रखता। स्पष्ट अंतर input modalities में है। DeepSeek V4.1 Flash text और image दोनों input स्वीकार करता है, जबकि Qwen-Plus केवल text स्वीकार करता है। DeepSeek V4.1 Flash reasoning controls (include_reasoning, reasoning, reasoning_effort) भी उजागर करता है जो Qwen-Plus सूचीबद्ध नहीं करता, और इसमें कुल मिलाकर व्यापक parameter surface है, जिसमें सामान्य sampling knobs के साथ frequency_penalty, logit_bias, min_p, parallel_tool_calls, repetition_penalty, top_a और seed शामिल हैं। Qwen-Plus एक छोटे लेकिन फिर भी व्यावहारिक सेट का समर्थन करता है: temperature, top_p, top_k, presence_penalty, frequency_penalty, logprobs, top_logprobs, stop, seed, response_format, structured_outputs, tools और tool_choice। कीमत पर, DeepSeek V4.1 Flash input और output दोनों के लिए दोनों में से सस्ता है।

अधिकांश text-only काम के लिए, कोई भी मॉडल काम कर देगा, और निर्णायक कारक लागत और नियंत्रण हैं। यदि आप high-volume classification, extraction, summarisation या chat चला रहे हैं जहाँ input plain text है, तो DeepSeek V4.1 Flash सस्ता विकल्प है और आपको ट्यून करने के लिए अधिक sampling और reasoning parameters देता है। यदि आपकी pipeline text के साथ screenshots, scanned pages, diagrams या अन्य images भेजती है, तो DeepSeek V4.1 Flash वह है जो उन्हें ले सकता है, क्योंकि Qwen-Plus text in और text out है। यदि आप explicit reasoning effort settings चाहते हैं, या आप parallel tool calls, logit_bias या min_p पर निर्भर हैं, तो वे DeepSeek की तरफ हैं। Qwen-Plus एक उचित विकल्प बना रहता है जब आपके पास पहले से ही उसके लिए ट्यून किए गए prompts और evaluation harnesses हों, जब आप सोचने के लिए एक छोटा parameter surface चाहते हों, या जब आप बस stack में एक Qwen मॉडल रखना पसंद करते हों।

api14 के माध्यम से किसी भी मॉडल को कॉल करना एक ही तरह से काम करता है, क्योंकि gateway OpenAI-compatible है। आप अपने मौजूदा OpenAI client को api14 base URL पर इंगित करते हैं, अपनी key भेजते हैं, और model field सेट करते हैं। DeepSeek V4.1 Flash का उपयोग करने के लिए, model id को "deepseek/deepseek-v4.1-flash" पर सेट करें। Qwen-Plus का उपयोग करने के लिए, इसे "qwen/qwen-plus" पर सेट करें। request body में बाकी सब कुछ (messages, temperature, max_tokens, tools, response_format और इसी तरह) समान आकार बनाए रखता है, इसलिए दोनों के बीच स्विच करना model id में एक पंक्ति का बदलाव है। जो parameters केवल एक पक्ष का समर्थन करते हैं, जैसे reasoning_effort या parallel_tool_calls, उन्हें Qwen-Plus पर स्विच करते समय हटा देना चाहिए, क्योंकि यह उन्हें सूचीबद्ध नहीं करता।

एक string से बदलें

दोनों मॉडल एक ही endpoint और request ढांचा इस्तेमाल करते हैं। model की वैल्यू "deepseek/deepseek-v4.1-flash" से "qwen/qwen-plus" करें, prompts, streaming और tools पहले की तरह काम करते रहेंगे।

DeepSeek: DeepSeek V4.1 Flash विवरण और प्लेग्राउंड →Qwen: Qwen-Plus 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/qwen-plus",
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "Explain vector databases in two sentences."
    }
  ]
});
console.log(result.choices[0].message.content);

DeepSeek: DeepSeek V4.1 Flash बनाम Qwen: Qwen-Plus

स्पेसिफिकेशन

मुख्य अंतर

विस्तार से

एक string से बदलें

और तुलनाएं