DeepSeek: DeepSeek V4.1 Flash contro Qwen: Qwen3 VL 8B Instruct
Un confronto fianco a fianco tra DeepSeek: DeepSeek V4.1 Flash (0,18 USD / 1M token (≈ 0,16 €)) e Qwen: Qwen3 VL 8B Instruct (0,88 USD / 1M token (≈ 0,78 €)) con i prezzi in USD e le funzionalità aggiornati dal catalogo di api14. Entrambi funzionano con la stessa API compatibile OpenAI.
Specifiche
| DeepSeek: DeepSeek V4.1 Flash | Qwen: Qwen3 VL 8B Instruct | |
|---|---|---|
| Fornitore | DeepSeek | Qwen |
| Ingresso | 0,18 USD / 1M token (≈ 0,16 €) | 0,88 USD / 1M token (≈ 0,78 €) |
| Uscita | 1,98 USD / 1M token (≈ 1,78 €) | 2,63 USD / 1M token (≈ 2,35 €) |
| Lettura cache | 0,06 USD / 1M token (≈ 0,06 €) | 0,42 USD / 1M token (≈ 0,38 €) |
| Finestra di contesto | 1.048.576 | 262.144 |
| Output massimo | 943.718 | 235.929 |
| Ingresso | text, image | image, text |
| Uscita | text | text |
| chiamata di strumenti | ||
| Output strutturato | ||
| Controllo del ragionamento | ||
| Aggiunto | 10 set 2026 | 14 ott 2025 |
Differenze principali
- DeepSeek: DeepSeek V4.1 Flash costa il 80% in meno sui token di input.
- DeepSeek: DeepSeek V4.1 Flash costa il 24% in meno sui token di output.
- DeepSeek: DeepSeek V4.1 Flash legge 4.0× più contesto (1.048.576 token).
- Solo DeepSeek: DeepSeek V4.1 Flash supporta controllo del livello di ragionamento.
- Una richiesta con 1.000 token di input e 500 di output costa 0,00117 USD con DeepSeek: DeepSeek V4.1 Flash e 0,00219 USD con Qwen: Qwen3 VL 8B Instruct.
Nel dettaglio
DeepSeek: DeepSeek V4.1 Flash è un modello incentrato sul testo di DeepSeek, rilasciato il 2026-09-10. Qwen: Qwen3 VL 8B Instruct proviene da Qwen ed è stato rilasciato prima, il 2025-10-14. Entrambi sono elencati nella categoria testo su api14, ed entrambi accettano input di testo e immagini restituendo output di testo, quindi nessuno dei due è limitato a prompt di solo testo.
La distinzione più chiara riguarda il contesto e il supporto al ragionamento. DeepSeek V4.1 Flash offre una finestra di contesto di 1048576 token, mentre Qwen3 VL 8B Instruct ne offre 262144, quindi DeepSeek offre circa quattro volte lo spazio per documenti lunghi, grandi basi di codice o conversazioni estese. DeepSeek è anche l'unico dei due che espone controlli di ragionamento, tra cui reasoning, reasoning_effort e include_reasoning, insieme a parametri di campionamento aggiuntivi come min_p, top_a e parallel_tool_calls. Qwen3 VL 8B Instruct supporta un insieme di parametri più ristretto, anche se copre comunque gli essenziali: temperature, top_p, top_k, tools, tool_choice, structured_outputs, response_format, seed, stop e i parametri di penalità. Entrambi supportano il tool calling e gli output strutturati, quindi non è un fattore decisivo. Sul prezzo, DeepSeek è l'opzione più economica sia per l'input che per l'output.
Per la maggior parte del lavoro quotidiano, la scelta dipende da quanto contesto e controllo ti servono. Se inserisci PDF lunghi, repository multi-file, trascrizioni prolisse o qualsiasi cosa che altrimenti richiederebbe una suddivisione in blocchi, DeepSeek V4.1 Flash è la scelta naturale grazie alla sua finestra molto più ampia. Se desideri impostazioni esplicite di reasoning effort, o stai regolando il campionamento con min_p e top_a, DeepSeek è anche quello che li espone. Qwen3 VL 8B Instruct è adatto a compiti più piccoli e ben delimitati: singole immagini con una domanda, documenti brevi, classificazione, estrazione o tool calling semplice in cui il prompt rientra comodamente entro 262144 token. È un modello di classe 8B, quindi aspettati che sia più leggero, e gestisce input di immagini più testo proprio come fa DeepSeek.
Chiamare uno dei due modelli tramite api14 funziona allo stesso modo, perché il gateway è compatibile con OpenAI. Punti il tuo client all'URL di base di api14, invii la tua richiesta all'endpoint chat completions con la tua chiave api14, e imposti il campo model all'id che desideri. Passare da uno all'altro è una modifica di una riga: usa deepseek/deepseek-v4.1-flash per DeepSeek e qwen/qwen3-vl-8b-instruct per Qwen. Il formato dei messaggi, le parti di contenuto immagine, le definizioni degli strumenti e l'analisi delle risposte restano identici, quindi puoi sviluppare su uno e scambiare l'id per confrontare gli output. Ricorda solo che i parametri al di fuori dell'elenco supportato da un modello, come reasoning_effort su Qwen, non verranno applicati.
C'è comunque un caso per Qwen3 VL 8B Instruct anche se DeepSeek è più economico e ha la finestra più ampia. Se il tuo carico di lavoro è piccolo e incentrato sulle immagini, ad esempio didascalie, risposta a domande visive o estrazione di campi da uno screenshot, il modello 8B è più che adeguato e mantiene le tue richieste semplici. È anche un ripiego sensato se vuoi un secondo parere da un provider diverso sullo stesso prompt, dato che puoi eseguire entrambi gli id affiancati e confrontare l'output testuale senza modificare nessun'altra parte del tuo codice.
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-v4.1-flash" a "qwen/qwen3-vl-8b-instruct", 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-vl-8b-instruct",
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Explain vector databases in two sentences."
}
]
});
console.log(result.choices[0].message.content);
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