DeepSeek: DeepSeek V4.1 Flash contra Qwen: Qwen3 VL 8B Instruct
Uma comparação lado a lado entre DeepSeek: DeepSeek V4.1 Flash (US$ 0,18 / 1M fragmentos (≈ R$ 0,98)) e Qwen: Qwen3 VL 8B Instruct (US$ 0,88 / 1M fragmentos (≈ R$ 4,82)) com preços em USD e recursos atuais do catálogo do api14. Os dois funcionam pela mesma API compatível com OpenAI.
Especificações
| DeepSeek: DeepSeek V4.1 Flash | Qwen: Qwen3 VL 8B Instruct | |
|---|---|---|
| Provedor | DeepSeek | Qwen |
| Entrada | US$ 0,18 / 1M fragmentos (≈ R$ 0,98) | US$ 0,88 / 1M fragmentos (≈ R$ 4,82) |
| Saída | US$ 1,98 / 1M fragmentos (≈ R$ 10,92) | US$ 2,63 / 1M fragmentos (≈ R$ 14,45) |
| Leitura de cache | US$ 0,06 / 1M fragmentos (≈ R$ 0,35) | US$ 0,42 / 1M fragmentos (≈ R$ 2,31) |
| Janela de contexto | 1.048.576 | 262.144 |
| Saída máxima | 943.718 | 235.929 |
| Entrada | text, image | image, text |
| Saída | text | text |
| chamada de ferramentas | ||
| Saída estruturada | ||
| Controle de raciocínio | ||
| Adicionado em | 10 de set. de 2026 | 14 de out. de 2025 |
Principais diferenças
- DeepSeek: DeepSeek V4.1 Flash é 80% mais barato nos tokens de entrada.
- DeepSeek: DeepSeek V4.1 Flash é 24% mais barato nos tokens de saída.
- DeepSeek: DeepSeek V4.1 Flash lê 4.0× mais contexto (1.048.576 tokens).
- Só o DeepSeek: DeepSeek V4.1 Flash suporta controle do esforço de raciocínio.
- Uma requisição com 1.000 tokens de entrada e 500 de saída custa US$ 0,00117 com DeepSeek: DeepSeek V4.1 Flash e US$ 0,00219 com Qwen: Qwen3 VL 8B Instruct.
Em detalhe
DeepSeek: DeepSeek V4.1 Flash é um modelo focado em texto da DeepSeek, lançado em 2026-09-10. Qwen: Qwen3 VL 8B Instruct vem da Qwen e foi lançado antes, em 2025-10-14. Ambos estão listados na categoria de texto em api14, e ambos aceitam entrada de texto e imagem enquanto retornam saída de texto, portanto nenhum dos dois se limita a prompts de texto simples.
A divisão mais clara está no contexto e no suporte a raciocínio. DeepSeek V4.1 Flash oferece uma janela de contexto de 1048576 tokens, enquanto Qwen3 VL 8B Instruct oferece 262144 tokens, então DeepSeek dá a você aproximadamente quatro vezes mais espaço para documentos longos, grandes bases de código ou conversas estendidas. DeepSeek também é o único dos dois que expõe controles de raciocínio, incluindo reasoning, reasoning_effort e include_reasoning, junto com opções extras de amostragem como min_p, top_a e parallel_tool_calls. Qwen3 VL 8B Instruct suporta um conjunto mais restrito de parâmetros, embora ainda cubra o essencial: temperature, top_p, top_k, tools, tool_choice, structured_outputs, response_format, seed, stop e os parâmetros de penalidade. Ambos suportam chamada de ferramentas e saídas estruturadas, então isso não é um fator decisivo. Em preço, DeepSeek é a opção mais barata tanto para entrada quanto para saída.
Para a maioria do trabalho do dia a dia, a escolha se resume a quanto contexto e controle você precisa. Se você está alimentando PDFs longos, repositórios com múltiplos arquivos, transcrições extensas ou qualquer coisa que de outra forma precisaria de chunking, DeepSeek V4.1 Flash é a escolha natural por causa de sua janela muito maior. Se você quer configurações explícitas de esforço de raciocínio, ou está ajustando a amostragem com min_p e top_a, DeepSeek também é o que expõe esses parâmetros. Qwen3 VL 8B Instruct é uma opção razoável para tarefas menores e bem delimitadas: imagens únicas com uma pergunta, documentos curtos, classificação, extração ou chamada de ferramentas direta em que o prompt cabe confortavelmente dentro de 262144 tokens. É um modelo da classe 8B, então espere que seja mais leve, e ele lida com entrada de imagem mais texto assim como DeepSeek faz.
Chamar qualquer um dos modelos através do api14 funciona da mesma forma, porque o gateway é compatível com OpenAI. Você aponta seu cliente para a URL base do api14, envia sua requisição para o endpoint de chat completions com sua chave api14, e define o campo model para o id que você quer. Alternar entre os dois é uma mudança de uma linha: use deepseek/deepseek-v4.1-flash para DeepSeek e qwen/qwen3-vl-8b-instruct para Qwen. O formato de mensagem, as partes de conteúdo de imagem, as definições de ferramentas e a análise de resposta permanecem idênticos, então você pode construir contra um e trocar o id para comparar saídas. Apenas lembre que parâmetros fora da lista suportada de um modelo, como reasoning_effort no Qwen, não serão aplicados.
Ainda há um caso para Qwen3 VL 8B Instruct mesmo que DeepSeek seja mais barato e tenha a janela maior. Se sua carga de trabalho é pequena e centrada em imagens, por exemplo legendagem, resposta a perguntas visuais ou extração de campos de uma captura de tela, o modelo 8B é mais que adequado e mantém suas requisições simples. Também é um fallback sensato se você quer uma segunda opinião de um provedor diferente sobre o mesmo prompt, já que você pode executar ambos os ids lado a lado e comparar a saída de texto sem mudar qualquer outra parte do seu código.
Troque com uma string
Os dois modelos usam o mesmo endpoint e o mesmo formato de requisição. Mude o valor de model de "deepseek/deepseek-v4.1-flash" para "qwen/qwen3-vl-8b-instruct", prompts, streaming e ferramentas continuam funcionando.
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);
Mais comparações
- LiquidAI: LFM3-1.7B contra Ricursive: Ripple 65B Preview
- LiquidAI: LFM3-1.7B contra Crouton Alpha
- LiquidAI: LFM3-1.7B contra Tencent: Hy4
- LiquidAI: LFM3-1.7B contra Z.ai: GLM 5.3 FlashX Legal
- Ricursive: Ripple 65B Preview contra Crouton Alpha
- Ricursive: Ripple 65B Preview contra Tencent: Hy4
- Ricursive: Ripple 65B Preview contra Z.ai: GLM 5.3 FlashX Legal
- Crouton Alpha contra Tencent: Hy4