DeepSeek: DeepSeek V4 Pro 0423 mot Qwen: Qwen3.8 Flash
En jämförelse sida vid sida av DeepSeek: DeepSeek V4 Pro 0423 (5,60 US$ / 1M textdelar (≈ 54,86 kr)) och Qwen: Qwen3.8 Flash (0,52 US$ / 1M textdelar (≈ 5,14 kr)) med aktuella USD-priser och funktioner från api14-katalogen. Båda körs via samma OpenAI-kompatibla API.
Specifikationer
| DeepSeek: DeepSeek V4 Pro 0423 | Qwen: Qwen3.8 Flash | |
|---|---|---|
| Leverantör | DeepSeek | Qwen |
| Indata | 5,60 US$ / 1M textdelar (≈ 54,86 kr) | 0,52 US$ / 1M textdelar (≈ 5,14 kr) |
| Utdata | 11,20 US$ / 1M textdelar (≈ 109,72 kr) | 1,65 US$ / 1M textdelar (≈ 16,12 kr) |
| Cacheläsning | 0,47 US$ / 1M textdelar (≈ 4,63 kr) | 0,06 US$ / 1M textdelar (≈ 0,55 kr) |
| Kontextfönster | 1 048 576 | 1 000 000 |
| Max utdata | 393 216 | 131 072 |
| Indata | text | text, image, video |
| Utdata | text | text |
| Verktygsanrop | ||
| Strukturerad utdata | ||
| Styrning av resonemang | ||
| Tillagd | 24 apr. 2026 | 26 aug. 2026 |
Viktiga skillnader
- Qwen: Qwen3.8 Flash är 91% billigare på indata-tokens.
- Qwen: Qwen3.8 Flash är 85% billigare på utdata-tokens.
- Ett anrop med 1 000 indata- och 500 utdata-tokens kostar 0,01 US$ med DeepSeek: DeepSeek V4 Pro 0423 och 0,00135 US$ med Qwen: Qwen3.8 Flash.
Mer i detalj
DeepSeek: DeepSeek V4 Pro 0423 är en textmodell från DeepSeek, släppt 2026-04-24. Qwen: Qwen3.8 Flash är en textmodell från Qwen, släppt 2026-08-26. Båda serveras via api14 under samma OpenAI-kompatibla yta, så valet mellan dem handlar om vad du skickar in och hur mycket du är villig att betala för det, inte om någon skillnad i hur du integrerar dem.
Den tydligaste uppdelningen ligger i indatamodaliteter. DeepSeek V4 Pro 0423 tar endast emot text och returnerar text. Qwen3.8 Flash tar emot text, bilder och video på indatasidan, och returnerar text. Om din begäran innehåller en skärmbild, en skannad sida, ett diagram eller en videobildruta kan Qwen3.8 Flash ta emot det direkt medan DeepSeek V4 Pro 0423 inte kan. Vad gäller kontext är de två tillräckligt nära varandra för att skillnaden inte är värd att planera kring: DeepSeek V4 Pro 0423 listar 1 048 576 tokens och Qwen3.8 Flash listar 1 000 000, så båda rymmer mycket stora dokument med god marginal. Parameterlistorna är också i stort sett likartade, med verktyg, strukturerade utdata och resonemang tillgängliga på båda, så ingen av modellerna stänger dig ute från verktygsanrop eller JSON-formade svar. Qwen3.8 Flash är den billigare av de två på både indata och utdata, även om den aktuella pristabellen på denna sida har de senaste siffrorna.
För en utvecklare som väljer en av dem, börja med indatan. Om uppgiften är ren text, till exempel sammanfattning av långa dokument, kodgranskning, extrahering från loggar eller flerrunds-chatt över en stor korpus, är DeepSeek V4 Pro 0423 ett rimligt standardval och dess något större kontext ger dig lite mer spelrum vid mycket långa indata. Om uppgiften involverar bilder eller video är Qwen3.8 Flash den enda av de två som kan ta emot dem, så den vinner som standard oavsett allt annat. Om kostnaden är den avgörande faktorn och uppgiften är textbaserad är Qwen3.8 Flash det billigare alternativet och är värt att prova först, och sedan falla tillbaka på DeepSeek V4 Pro 0423 om utdatakvaliteten inte håller måttet för din arbetsbelastning.
Att anropa endera modellen via api14 fungerar på samma sätt. Rikta din OpenAI-kompatibla klient mot api14:s bas-URL, använd din api14-nyckel och sätt modellfältet till antingen "deepseek/deepseek-v4-pro" eller "qwen/qwen3.8-flash". Allt annat i begärans brödtext, inklusive messages, temperature, tools, response_format och streaming, förblir som det är. Att växla mellan de två är en enradsändring av modell-id:t, vilket gör det billigt att A/B-testa dem på verklig trafik i stället för att gissa utifrån en beskrivning.
Det finns fortfarande fall där DeepSeek V4 Pro 0423 är det bättre valet även om Qwen3.8 Flash är billigare. Om du redan har finjusterat prompter, verktygsscheman eller strukturerade utdataformat mot DeepSeek V4 Pro 0423 och de beter sig tillförlitligt, är det kanske inte värt ansträngningen att omvalidera för att spara på tokenkostnaden. Detsamma gäller när du vill ha det extra kontextutrymmet för en enda mycket stor textindata, eller när din pipeline är textbaserad och du hellre undviker att introducera en modell vars multimodala väg du aldrig kommer att använda.
Byt med en sträng
Båda modellerna använder samma endpoint och anropsformat. Ändra model-värdet från "deepseek/deepseek-v4-pro" till "qwen/qwen3.8-flash", promptar, streaming och verktyg fortsätter att fungera.
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);
Fler jämförelser
- LiquidAI: LFM3-1.7B mot Ricursive: Ripple 65B Preview
- LiquidAI: LFM3-1.7B mot Crouton Alpha
- LiquidAI: LFM3-1.7B mot Tencent: Hy4
- LiquidAI: LFM3-1.7B mot Z.ai: GLM 5.3 FlashX Legal
- Ricursive: Ripple 65B Preview mot Crouton Alpha
- Ricursive: Ripple 65B Preview mot Tencent: Hy4
- Ricursive: Ripple 65B Preview mot Z.ai: GLM 5.3 FlashX Legal
- Crouton Alpha mot Tencent: Hy4