DeepSeek: DeepSeek V4 Pro 0423 karşı Qwen: Qwen3.8 Flash
DeepSeek: DeepSeek V4 Pro 0423 ($5,60 / 1M token (≈ ₺280,43)) ve Qwen: Qwen3.8 Flash ($0,52 / 1M token (≈ ₺26,29)) modellerinin api14 kataloğundaki güncel USD fiyatları ve yetenekleriyle yan yana karşılaştırması. İkisi de aynı OpenAI uyumlu API üzerinden çalışır.
Teknik özellikler
| DeepSeek: DeepSeek V4 Pro 0423 | Qwen: Qwen3.8 Flash | |
|---|---|---|
| Sağlayıcı | DeepSeek | Qwen |
| Girdi | $5,60 / 1M token (≈ ₺280,43) | $0,52 / 1M token (≈ ₺26,29) |
| Çıktı | $11,20 / 1M token (≈ ₺560,85) | $1,65 / 1M token (≈ ₺82,38) |
| Önbellek okuma | $0,47 / 1M token (≈ ₺23,66) | $0,06 / 1M token (≈ ₺2,80) |
| Bağlam penceresi | 1.048.576 | 1.000.000 |
| Maks. çıktı | 393.216 | 131.072 |
| Girdi | text | text, image, video |
| Çıktı | text | text |
| Araç çağırma | ||
| Yapılandırılmış çıktı | ||
| Akıl yürütme kontrolü | ||
| Eklenme | 24 Nis 2026 | 26 Ağu 2026 |
Temel farklar
- Qwen: Qwen3.8 Flash girdi tokenlarında 91% daha ucuz.
- Qwen: Qwen3.8 Flash çıktı tokenlarında 85% daha ucuz.
- 1.000 girdi ve 500 çıktı tokenlı bir istek DeepSeek: DeepSeek V4 Pro 0423 ile $0,01, Qwen: Qwen3.8 Flash ile $0,00135 tutar.
Ayrıntılı bakış
DeepSeek: DeepSeek V4 Pro 0423, DeepSeek tarafından 2026-04-24 tarihinde yayımlanan bir metin modelidir. Qwen: Qwen3.8 Flash, Qwen tarafından 2026-08-26 tarihinde yayımlanan bir metin modelidir. Her ikisi de api14 üzerinden aynı OpenAI uyumlu yüzey üzerinden sunulur, bu nedenle aralarındaki seçim, entegrasyon şeklinizdeki herhangi bir farklılığa değil, ne gönderdiğinize ve bunun için ne kadar ödemeye razı olduğunuza bağlıdır.
En net ayrım girdi modalitelerinde. DeepSeek V4 Pro 0423 yalnızca metin kabul eder ve metin döndürür. Qwen3.8 Flash girdi tarafında metin, görsel ve video kabul eder ve metin döndürür. İsteğiniz bir ekran görüntüsü, taranmış bir sayfa, bir grafik veya bir video karesi içeriyorsa, Qwen3.8 Flash bunu doğrudan alabilirken DeepSeek V4 Pro 0423 alamaz. Bağlam konusunda ikisi birbirine yeterince yakındır, fark planlama yapmaya değmez: DeepSeek V4 Pro 0423 1.048.576 token listeler, Qwen3.8 Flash ise 1.000.000 listeler, yani her ikisi de çok büyük belgeleri rahatça tutar. Parametre listeleri de büyük ölçüde benzerdir; tools, structured outputs ve reasoning her ikisinde de mevcuttur, yani hiçbir model sizi tool calling veya JSON biçimli yanıtlardan mahrum bırakmaz. Qwen3.8 Flash hem girdide hem çıktıda ikisinin daha ucuz olanıdır, ancak bu sayfadaki canlı fiyat tablosunda güncel rakamlar yer alır.
Birini seçen bir geliştirici için girdiyle başlayın. Görev saf metinse, örneğin uzun belge özetleme, kod inceleme, loglardan çıkarım veya büyük bir derlem üzerinde çok turlu sohbet, DeepSeek V4 Pro 0423 makul bir varsayılan seçenektir ve biraz daha büyük bağlamı çok uzun girdilerde size biraz daha fazla alan tanır. Görev görsel veya video içeriyorsa, Qwen3.8 Flash ikisi arasında bunları kabul edebilen tek modeldir, dolayısıyla başka her şeyden bağımsız olarak varsayılan olarak kazanır. Maliyet belirleyici etkense ve görev yalnızca metinse, Qwen3.8 Flash daha ucuz seçenektir ve önce denenmeye değerdir, çıktı kalitesi iş yükünüzde tutmazsa DeepSeek V4 Pro 0423'e geri dönebilirsiniz.
Her iki modeli api14 üzerinden çağırmak aynı şekilde çalışır. OpenAI uyumlu istemcinizi api14 temel URL'sine yönlendirin, api14 anahtarınızı kullanın ve model alanını "deepseek/deepseek-v4-pro" veya "qwen/qwen3.8-flash" olarak ayarlayın. İstek gövdesindeki diğer her şey, messages, temperature, tools, response_format ve streaming dahil, olduğu gibi kalır. İkisi arasında geçiş yapmak model id'sinde tek satırlık bir değişikliktir, bu da bir açıklamadan tahmin etmek yerine gerçek trafikte A/B testi yapmayı ucuz kılar.
Qwen3.8 Flash daha ucuz olsa bile DeepSeek V4 Pro 0423'ün daha iyi seçim olduğu durumlar hâlâ vardır. Prompt'ları, tool şemalarını veya structured output biçimlerini zaten DeepSeek V4 Pro 0423'e göre ayarladıysanız ve bunlar güvenilir şekilde çalışıyorsa, token maliyetinden tasarruf etmek için geçiş yapmak yeniden doğrulama çabasına değmeyebilir. Aynı durum, tek bir çok büyük metin girdisi için ekstra bağlam alanı istediğinizde veya işlem hattınız yalnızca metinse ve hiç kullanmayacağınız çok modlu bir yola sahip bir modeli devreye sokmak istemediğinizde de geçerlidir.
Tek bir metinle geçiş yap
İki model de aynı uç noktayı ve istek yapısını kullanır. model değerini "deepseek/deepseek-v4-pro" yerine "qwen/qwen3.8-flash" yap, istemler, akış ve araçlar çalışmaya devam eder.
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);
Diğer karşılaştırmalar
- LiquidAI: LFM3-1.7B karşı Ricursive: Ripple 65B Preview
- LiquidAI: LFM3-1.7B karşı Crouton Alpha
- LiquidAI: LFM3-1.7B karşı Tencent: Hy4
- LiquidAI: LFM3-1.7B karşı Z.ai: GLM 5.3 FlashX Legal
- Ricursive: Ripple 65B Preview karşı Crouton Alpha
- Ricursive: Ripple 65B Preview karşı Tencent: Hy4
- Ricursive: Ripple 65B Preview karşı Z.ai: GLM 5.3 FlashX Legal
- Crouton Alpha karşı Tencent: Hy4