DeepSeek: DeepSeek V4.1 Flash karşı Qwen: Qwen3 VL 8B Instruct
DeepSeek: DeepSeek V4.1 Flash ($0,18 / 1M token (≈ ₺8,96)) ve Qwen: Qwen3 VL 8B Instruct ($0,88 / 1M token (≈ ₺43,91)) modellerinin api14 kataloğundaki güncel USD fiyatları ve yetenekleriyle yan yana karşılaştırması. İkisi de aynı OpenAI uyumlu API üzerinden çalışır.
Teknik özellikler
| DeepSeek: DeepSeek V4.1 Flash | Qwen: Qwen3 VL 8B Instruct | |
|---|---|---|
| Sağlayıcı | DeepSeek | Qwen |
| Girdi | $0,18 / 1M token (≈ ₺8,96) | $0,88 / 1M token (≈ ₺43,91) |
| Çıktı | $1,98 / 1M token (≈ ₺99,58) | $2,63 / 1M token (≈ ₺131,72) |
| Önbellek okuma | $0,06 / 1M token (≈ ₺3,16) | $0,42 / 1M token (≈ ₺21,07) |
| Bağlam penceresi | 1.048.576 | 262.144 |
| Maks. çıktı | 943.718 | 235.929 |
| Girdi | text, image | image, text |
| Çıktı | text | text |
| Araç çağırma | ||
| Yapılandırılmış çıktı | ||
| Akıl yürütme kontrolü | ||
| Eklenme | 10 Eyl 2026 | 14 Eki 2025 |
Temel farklar
- DeepSeek: DeepSeek V4.1 Flash girdi tokenlarında 80% daha ucuz.
- DeepSeek: DeepSeek V4.1 Flash çıktı tokenlarında 24% daha ucuz.
- DeepSeek: DeepSeek V4.1 Flash 4.0× daha fazla bağlam okur (1.048.576 token).
- akıl yürütme düzeyi kontrolü özelliğini yalnızca DeepSeek: DeepSeek V4.1 Flash destekler.
- 1.000 girdi ve 500 çıktı tokenlı bir istek DeepSeek: DeepSeek V4.1 Flash ile $0,00117, Qwen: Qwen3 VL 8B Instruct ile $0,00219 tutar.
Ayrıntılı bakış
DeepSeek: DeepSeek V4.1 Flash, 2026-09-10 tarihinde yayınlanan, DeepSeek'e ait metin odaklı bir modeldir. Qwen: Qwen3 VL 8B Instruct ise Qwen'den gelir ve daha erken, 2025-10-14 tarihinde yayınlanmıştır. Her ikisi de api14 üzerinde metin kategorisi altında listelenir ve her ikisi de metin ve görüntü girdisi kabul edip metin çıktısı döndürür, yani hiçbiri yalnızca düz metin istemleriyle sınırlı değildir.
En net ayrım bağlam ve akıl yürütme desteğidir. DeepSeek V4.1 Flash 1048576 token bağlam penceresi sunarken, Qwen3 VL 8B Instruct 262144 token sunar, yani DeepSeek uzun belgeler, büyük kod tabanları veya uzun sohbetler için yaklaşık dört kat daha fazla alan verir. DeepSeek ayrıca ikisi arasında akıl yürütme kontrollerini, yani reasoning, reasoning_effort ve include_reasoning ile birlikte min_p, top_a ve parallel_tool_calls gibi ek örnekleme ayarlarını sunan tek modeldir. Qwen3 VL 8B Instruct daha dar bir parametre kümesini destekler, ancak yine de temel unsurları kapsar: temperature, top_p, top_k, tools, tool_choice, structured_outputs, response_format, seed, stop ve ceza parametreleri. Her ikisi de araç çağırmayı ve yapılandırılmış çıktıları destekler, dolayısıyla bu belirleyici bir etken değildir. Fiyat açısından DeepSeek hem girdi hem de çıktı için daha ucuz seçenektir.
Günlük işlerin çoğunda seçim, ne kadar bağlama ve kontrole ihtiyacınız olduğuna bağlıdır. Uzun PDF'ler, çok dosyalı depolar, uzun transkriptler veya aksi halde parçalara ayırmanız gerekecek herhangi bir şey veriyorsanız, DeepSeek V4.1 Flash çok daha büyük penceresi nedeniyle doğal seçimdir. Açık akıl yürütme eforu ayarları istiyorsanız veya örneklemeyi min_p ve top_a ile ayarlıyorsanız, bunları sunan model yine DeepSeek'tir. Qwen3 VL 8B Instruct daha küçük, iyi kapsamlandırılmış görevler için makul bir uyumdur: bir soruyla birlikte tek görüntü, kısa belgeler, sınıflandırma, çıkarım veya istemin 262144 token içine rahatça sığdığı basit araç çağırma. 8B sınıfı bir modeldir, bu yüzden daha hafif olmasını bekleyin ve tıpkı DeepSeek gibi görüntü artı metin girdisini işler.
Her iki modeli api14 üzerinden çağırmak aynı şekilde çalışır, çünkü ağ geçidi OpenAI uyumludur. İstemcinizi api14 temel URL'sine yönlendirin, isteğinizi api14 anahtarınızla chat completions uç noktasına gönderin ve model alanını istediğiniz id olarak ayarlayın. İkisi arasında geçiş yapmak tek satırlık bir değişikliktir: DeepSeek için deepseek/deepseek-v4.1-flash ve Qwen için qwen/qwen3-vl-8b-instruct kullanın. Mesaj biçimi, görüntü içerik parçaları, araç tanımları ve yanıt ayrıştırma aynı kalır, böylece birine göre geliştirip çıktıları karşılaştırmak için id'yi değiştirebilirsiniz. Yalnızca bir modelin desteklenen listesi dışındaki parametrelerin, örneğin Qwen üzerinde reasoning_effort, uygulanmayacağını unutmayın.
DeepSeek daha ucuz ve daha büyük pencereye sahip olsa da Qwen3 VL 8B Instruct için hâlâ bir gerekçe var. İş yükünüz küçük ve görüntü merkezliyse, örneğin altyazılama, görsel soru yanıtlama veya bir ekran görüntüsünden alan çıkarma, 8B model fazlasıyla yeterlidir ve isteklerinizi basit tutar. Aynı istem için farklı bir sağlayıcıdan ikinci bir görüş istiyorsanız da makul bir yedektir, çünkü kodunuzun başka hiçbir bölümünü değiştirmeden her iki id'yi yan yana çalıştırıp metin çıktısını karşılaştırabilirsiniz.
Tek bir metinle geçiş yap
İki model de aynı uç noktayı ve istek yapısını kullanır. model değerini "deepseek/deepseek-v4.1-flash" yerine "qwen/qwen3-vl-8b-instruct" 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-vl-8b-instruct",
"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