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DeepSeek V4 Pro 0423 vs Qwen3.8 Flash：API料金・コンテキスト・機能を比較 · api14

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

api14カタログの最新のUSD料金と機能をもとに、DeepSeek: DeepSeek V4 Pro 0423（$5.60 / 100万トークン (≈ ￥884)）とQwen: Qwen3.8 Flash（$0.52 / 100万トークン (≈ ￥83)）を並べて比較します。どちらも同じOpenAI互換APIで動作します。

仕様

	DeepSeek: DeepSeek V4 Pro 0423	Qwen: Qwen3.8 Flash
プロバイダー	DeepSeek	Qwen
入力	$5.60 / 100万トークン (≈ ￥884)	$0.52 / 100万トークン (≈ ￥83)
出力	$11.20 / 100万トークン (≈ ￥1,768)	$1.65 / 100万トークン (≈ ￥260)
キャッシュ読み取り	$0.47 / 100万トークン (≈ ￥75)	$0.06 / 100万トークン (≈ ￥9)
コンテキストウィンドウ	1,048,576	1,000,000
最大出力	393,216	131,072
入力	text	text, image, video
出力	text	text
ツール呼び出し
構造化出力
推論の調整
追加日	2026/04/24	2026/08/26

主な違い

Qwen: Qwen3.8 Flashは入力トークンが91%安くなっています。
Qwen: Qwen3.8 Flashは出力トークンが85%安くなっています。
入力1,000トークン・出力500トークンのリクエストの費用は、DeepSeek: DeepSeek V4 Pro 0423で$0.01、Qwen: Qwen3.8 Flashで$0.00135です。

詳しく見る

DeepSeek: DeepSeek V4 Pro 0423 は DeepSeek のテキストモデルで、2026-04-24 にリリースされました。Qwen: Qwen3.8 Flash は Qwen のテキストモデルで、2026-08-26 にリリースされました。どちらも api14 を通じて同じ OpenAI 互換のサーフェスで提供されるため、両者の選択は、統合方法の違いではなく、何を入力として送るのか、そしてそれにいくら支払う用意があるのかによって決まります。

最も明確な違いは入力モダリティにあります。DeepSeek V4 Pro 0423 はテキストのみを受け付け、テキストを返します。Qwen3.8 Flash は入力側でテキスト、画像、動画を受け付け、テキストを返します。リクエストにスクリーンショット、スキャンしたページ、チャート、動画のフレームが含まれる場合、Qwen3.8 Flash はそれを直接扱えますが、DeepSeek V4 Pro 0423 にはできません。コンテキストについては、両者は十分に近く、その差を考慮して設計する価値はありません。DeepSeek V4 Pro 0423 は 1,048,576 トークン、Qwen3.8 Flash は 1,000,000 トークンと記載されているため、どちらも非常に大きなドキュメントを余裕を持って保持できます。パラメータ一覧も概ね似ており、tools、structured outputs、reasoning はどちらでも利用できるため、どちらのモデルもツール呼び出しや JSON 形式のレスポンスを妨げることはありません。Qwen3.8 Flash は入力と出力の両方で両者の中で安価ですが、最新の価格はこのページのライブ価格表に記載されています。

どちらかを選ぶ開発者は、まず入力から始めてください。タスクが純粋なテキストの場合、たとえば長いドキュメントの要約、コードレビュー、ログからの抽出、大規模コーパス上でのマルチターンチャットなどでは、DeepSeek V4 Pro 0423 は妥当なデフォルトであり、わずかに大きいコンテキストにより非常に長い入力で少し余裕が得られます。タスクに画像や動画が含まれる場合、Qwen3.8 Flash は両者の中で唯一それらを受け付けられるため、他の要素に関係なく既定で有利になります。コストが決め手で、タスクがテキストのみの場合、Qwen3.8 Flash は安価な選択肢であり、まず試す価値があります。その後、あなたのワークロードで出力品質が十分でなければ DeepSeek V4 Pro 0423 にフォールバックしてください。

どちらのモデルも api14 を通じた呼び出しは同じように機能します。OpenAI 互換クライアントを api14 のベース URL に向け、api14 のキーを使用し、model フィールドを "deepseek/deepseek-v4-pro" または "qwen/qwen3.8-flash" のいずれかに設定します。リクエストボディのその他すべて、つまり messages、temperature、tools、response_format、streaming はそのままです。両者の切り替えは model id の 1 行の変更であり、説明から推測するのではなく、実際のトラフィックで A/B テストするのを安価にします。

Qwen3.8 Flash の方が安価であっても、DeepSeek V4 Pro 0423 の方が適しているケースは依然としてあります。DeepSeek V4 Pro 0423 に対してプロンプト、ツールスキーマ、構造化出力形式をすでに調整しており、それらが確実に動作している場合、トークンコストを節約するための移行は再検証の手間に見合わないかもしれません。同じことは、単一の非常に大きなテキスト入力に対して追加のコンテキスト余裕を求める場合や、パイプラインがテキストのみで、決して使わないマルチモーダル経路を持つモデルを導入したくない場合にも当てはまります。

文字列1つで切り替え

どちらのモデルも同じエンドポイントとリクエスト形式を使います。modelの値を"deepseek/deepseek-v4-pro"から"qwen/qwen3.8-flash"に変えるだけで、プロンプト、ストリーミング、ツールはそのまま動きます。

DeepSeek: DeepSeek V4 Pro 0423の詳細とプレイグラウンド →Qwen: Qwen3.8 Flashの詳細とプレイグラウンド →

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 対 Qwen: Qwen3.8 Flash

仕様

主な違い

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