DeepSeek: DeepSeek V4 Pro 0423 contro Qwen: Qwen3.8 Flash
Un confronto fianco a fianco tra DeepSeek: DeepSeek V4 Pro 0423 (5,60 USD / 1M token (≈ 4,99 €)) e Qwen: Qwen3.8 Flash (0,52 USD / 1M token (≈ 0,47 €)) con i prezzi in USD e le funzionalità aggiornati dal catalogo di api14. Entrambi funzionano con la stessa API compatibile OpenAI.
Specifiche
| DeepSeek: DeepSeek V4 Pro 0423 | Qwen: Qwen3.8 Flash | |
|---|---|---|
| Fornitore | DeepSeek | Qwen |
| Ingresso | 5,60 USD / 1M token (≈ 4,99 €) | 0,52 USD / 1M token (≈ 0,47 €) |
| Uscita | 11,20 USD / 1M token (≈ 9,97 €) | 1,65 USD / 1M token (≈ 1,46 €) |
| Lettura cache | 0,47 USD / 1M token (≈ 0,42 €) | 0,06 USD / 1M token (≈ 0,05 €) |
| Finestra di contesto | 1.048.576 | 1.000.000 |
| Output massimo | 393.216 | 131.072 |
| Ingresso | text | text, image, video |
| Uscita | text | text |
| chiamata di strumenti | ||
| Output strutturato | ||
| Controllo del ragionamento | ||
| Aggiunto | 24 apr 2026 | 26 ago 2026 |
Differenze principali
- Qwen: Qwen3.8 Flash costa il 91% in meno sui token di input.
- Qwen: Qwen3.8 Flash costa il 85% in meno sui token di output.
- Una richiesta con 1.000 token di input e 500 di output costa 0,01 USD con DeepSeek: DeepSeek V4 Pro 0423 e 0,00135 USD con Qwen: Qwen3.8 Flash.
Nel dettaglio
DeepSeek: DeepSeek V4 Pro 0423 è un modello testuale di DeepSeek, rilasciato il 2026-04-24. Qwen: Qwen3.8 Flash è un modello testuale di Qwen, rilasciato il 2026-08-26. Entrambi sono serviti tramite api14 sulla stessa superficie compatibile con OpenAI, quindi la scelta tra i due dipende da cosa invii in input e da quanto sei disposto a pagare, non da differenze nel modo in cui li integri.
La divisione più netta riguarda le modalità di input. DeepSeek V4 Pro 0423 accetta solo testo e restituisce testo. Qwen3.8 Flash accetta testo, immagini e video in input, e restituisce testo. Se la tua richiesta contiene uno screenshot, una pagina scansionata, un grafico o un fotogramma video, Qwen3.8 Flash può prenderlo direttamente mentre DeepSeek V4 Pro 0423 non può. Sul contesto, i due sono abbastanza vicini che la differenza non vale la pena di essere considerata in fase di progettazione: DeepSeek V4 Pro 0423 dichiara 1.048.576 token e Qwen3.8 Flash dichiara 1.000.000, quindi entrambi contengono comodamente documenti molto grandi. Anche le liste di parametri sono ampiamente simili, con tools, structured outputs e reasoning disponibili su entrambi, quindi nessuno dei due modelli ti esclude dal tool calling o dalle risposte in formato JSON. Qwen3.8 Flash è il più economico dei due sia in input che in output, anche se la tabella dei prezzi aggiornata su questa pagina contiene i numeri attuali.
Per uno sviluppatore che deve scegliere, si parte dall'input. Se il compito è puro testo, come la summarizzazione di documenti lunghi, la revisione del codice, l'estrazione da log o una chat multi-turno su un grande corpus, DeepSeek V4 Pro 0423 è un default ragionevole e il suo contesto leggermente più ampio ti dà un po' più di margine su input molto lunghi. Se il compito coinvolge immagini o video, Qwen3.8 Flash è l'unico dei due che può accettarli, quindi vince per default a prescindere da tutto il resto. Se il costo è il fattore decisivo e il compito è solo testuale, Qwen3.8 Flash è l'opzione più economica e vale la pena provarlo per primo, poi ricadere su DeepSeek V4 Pro 0423 se la qualità dell'output non regge sul tuo carico di lavoro.
Chiamare uno dei due modelli tramite api14 funziona allo stesso modo. Punta il tuo client compatibile con OpenAI all'URL di base di api14, usa la tua chiave api14 e imposta il campo model su "deepseek/deepseek-v4-pro" oppure "qwen/qwen3.8-flash". Tutto il resto nel corpo della richiesta, inclusi messages, temperature, tools, response_format e streaming, resta com'è. Passare da uno all'altro è una modifica di una riga all'id del modello, il che rende economico confrontarli A/B su traffico reale invece di indovinare da una descrizione.
Ci sono ancora casi in cui DeepSeek V4 Pro 0423 è la scelta migliore anche se Qwen3.8 Flash è più economico. Se hai già ottimizzato prompt, schemi di tool o formati di output strutturato su DeepSeek V4 Pro 0423 e si comportano in modo affidabile, passare per risparmiare sul costo dei token potrebbe non valere lo sforzo di rivalidazione. Lo stesso vale quando vuoi il margine di contesto extra per un singolo input testuale molto grande, o quando la tua pipeline è solo testuale e preferiresti non introdurre un modello il cui percorso multimodale non userai mai.
Cambia modello con una stringa
Entrambi i modelli usano lo stesso endpoint e la stessa struttura di richiesta. Cambia il valore di model da "deepseek/deepseek-v4-pro" a "qwen/qwen3.8-flash", prompt, streaming e tool continuano a funzionare.
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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