Vi använder cookies. Cookies och webbläsarlagring håller dig inloggad och kommer ihåg dina preferenser. Med ditt tillstånd mäter vi också hur webbplatsen används. Du kan när som helst. Läs vår cookiepolicy.

Ny här? Se hur det fungerar En rundtur på 1 minut genom testmiljö, modeller och din API-nyckel.

DeepSeek V4.1 Flash vs Qwen3 VL 8B Instruct: API-pris, kontext och funktioner · api14

DeepSeek: DeepSeek V4.1 Flash mot Qwen: Qwen3 VL 8B Instruct

En jämförelse sida vid sida av DeepSeek: DeepSeek V4.1 Flash (0,18 US$ / 1M textdelar (≈ 1,75 kr)) och Qwen: Qwen3 VL 8B Instruct (0,88 US$ / 1M textdelar (≈ 8,57 kr)) med aktuella USD-priser och funktioner från api14-katalogen. Båda körs via samma OpenAI-kompatibla API.

Specifikationer

	DeepSeek: DeepSeek V4.1 Flash	Qwen: Qwen3 VL 8B Instruct
Leverantör	DeepSeek	Qwen
Indata	0,18 US$ / 1M textdelar (≈ 1,75 kr)	0,88 US$ / 1M textdelar (≈ 8,57 kr)
Utdata	1,98 US$ / 1M textdelar (≈ 19,44 kr)	2,63 US$ / 1M textdelar (≈ 25,72 kr)
Cacheläsning	0,06 US$ / 1M textdelar (≈ 0,62 kr)	0,42 US$ / 1M textdelar (≈ 4,11 kr)
Kontextfönster	1 048 576	262 144
Max utdata	943 718	235 929
Indata	text, image	image, text
Utdata	text	text
Verktygsanrop
Strukturerad utdata
Styrning av resonemang
Tillagd	10 sep. 2026	14 okt. 2025

Viktiga skillnader

DeepSeek: DeepSeek V4.1 Flash är 80% billigare på indata-tokens.
DeepSeek: DeepSeek V4.1 Flash är 24% billigare på utdata-tokens.
DeepSeek: DeepSeek V4.1 Flash läser 4.0× mer kontext (1 048 576 tokens).
Endast DeepSeek: DeepSeek V4.1 Flash stöder styrning av resonemangsnivå.
Ett anrop med 1 000 indata- och 500 utdata-tokens kostar 0,00117 US$ med DeepSeek: DeepSeek V4.1 Flash och 0,00219 US$ med Qwen: Qwen3 VL 8B Instruct.

Mer i detalj

DeepSeek: DeepSeek V4.1 Flash är en textfokuserad modell från DeepSeek, släppt den 2026-09-10. Qwen: Qwen3 VL 8B Instruct kommer från Qwen och släpptes tidigare, den 2025-10-14. Båda listas under kategorin text på api14, och båda tar emot text och bild som indata medan de returnerar text som utdata, så ingen av dem är begränsad till enbart textprompter.

Den tydligaste skillnaden är kontext och stöd för resonemang. DeepSeek V4.1 Flash erbjuder ett kontextfönster på 1048576 tokens, medan Qwen3 VL 8B Instruct erbjuder 262144 tokens, så DeepSeek ger dig ungefär fyra gånger så mycket utrymme för långa dokument, stora kodbaser eller utdragna konversationer. DeepSeek är också den enda av de två som exponerar resonemangskontroller, inklusive reasoning, reasoning_effort och include_reasoning, tillsammans med extra samplingsreglage som min_p, top_a och parallel_tool_calls. Qwen3 VL 8B Instruct stöder en snävare uppsättning parametrar, även om den fortfarande täcker det väsentliga: temperature, top_p, top_k, tools, tool_choice, structured_outputs, response_format, seed, stop och straffparametrarna. Båda stöder verktygsanrop och strukturerade utdata, så det är ingen avgörande faktor. Priset: DeepSeek är det billigare alternativet för både indata och utdata.

För det mesta av det dagliga arbetet handlar valet om hur mycket kontext och kontroll du behöver. Om du matar in långa PDF-filer, arkiv med flera filer, långa utskrifter eller något som annars skulle behöva delas upp, är DeepSeek V4.1 Flash det naturliga valet på grund av dess mycket större fönster. Om du vill ha uttryckliga inställningar för resonemangsansträngning, eller om du finjusterar sampling med min_p och top_a, är DeepSeek också den som exponerar dessa. Qwen3 VL 8B Instruct passar rimligt för mindre, väl avgränsade uppgifter: enstaka bilder med en fråga, korta dokument, klassificering, extrahering eller enkla verktygsanrop där prompten ryms bekvämt inom 262144 tokens. Det är en modell i 8B-klassen, så förvänta dig att den är lättare, och den hanterar bild plus text som indata precis som DeepSeek gör.

Att anropa endera modellen via api14 fungerar på samma sätt, eftersom gatewayen är OpenAI-kompatibel. Du pekar din klient mot api14:s bas-URL, skickar din begäran till chat completions-slutpunkten med din api14-nyckel och ställer in fältet model till det id du vill använda. Att växla mellan de två är en ändring på en rad: använd deepseek/deepseek-v4.1-flash för DeepSeek och qwen/qwen3-vl-8b-instruct för Qwen. Meddelandeformatet, innehållsdelarna för bilder, verktygsdefinitionerna och tolkningen av svaret förblir identiska, så du kan bygga mot en och byta id för att jämföra utdata. Kom bara ihåg att parametrar utanför en modells stödda lista, som reasoning_effort på Qwen, inte kommer att tillämpas.

Det finns fortfarande ett skäl för Qwen3 VL 8B Instruct även om DeepSeek är billigare och har det större fönstret. Om din arbetsbelastning är liten och bildcentrerad, till exempel bildtexter, visuella frågesvar eller extrahering av fält från en skärmbild, är 8B-modellen mer än tillräcklig och håller dina begäranden enkla. Den är också ett förnuftigt reservval om du vill ha en andra åsikt från en annan leverantör om samma prompt, eftersom du kan köra båda id:na sida vid sida och jämföra textutdata utan att ändra någon annan del av din kod.

Byt med en sträng

Båda modellerna använder samma endpoint och anropsformat. Ändra model-värdet från "deepseek/deepseek-v4.1-flash" till "qwen/qwen3-vl-8b-instruct", promptar, streaming och verktyg fortsätter att fungera.

DeepSeek: DeepSeek V4.1 Flash: detaljer och testmiljö →Qwen: Qwen3 VL 8B Instruct: detaljer och testmiljö →

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);

DeepSeek: DeepSeek V4.1 Flash mot Qwen: Qwen3 VL 8B Instruct

Specifikationer

Viktiga skillnader

Mer i detalj

Byt med en sträng

Fler jämförelser