
DeepSeek V4.1 Pro vs Qwen3-Max: más barato por token, una cuarta parte de la ventana
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Esta se resuelve en una sola columna, y no es el precio. Qwen3-Max cuesta $0.36 por millón de tokens de entrada y $1.43 de salida, ofrece un contexto de 262K tokens con un límite de salida de 65K. DeepSeek V4 Pro cuesta $0.66 y $1.98 fuera de horas punta, ofrece un contexto de 1M con 384K de salida. DeepSeek V4.1 Pro, el nombre del título, no tiene ficha en absoluto.
Qwen es un 45% más barato en entrada y un 28% más barato en salida con la tarifa fuera de horas punta de DeepSeek; y en la franja de horas punta de DeepSeek, la diferencia pasa a ser del 73% y el 130%, a favor de Qwen. Frente a eso, DeepSeek ofrece un contexto cuatro veces mayor y un techo de salida casi seis veces mayor.

Las tarjetas
• Qwen3-Max — $0.36 de entrada, $1.43 de salida; contexto de 262K; salida máxima de 65K.
• DeepSeek V4 Pro — $0,66 de entrada, $1,98 de salida fuera de horas punta; $0,022 en caché; $1,32 y $3,96 durante dos franjas horarias entre semana; contexto de 1 M; salida de 384 K; solo texto; 6,22 segundos hasta el primer token; concurrencia de 500.
• DeepSeek V4.1 Pro — mencionado una vez, en septiembre, y nunca se le asignó un precio.

Cuando el modelo más barato es el modelo equivocado
Doscientos sesenta y dos mil tokens equivalen aproximadamente a 200.000 palabras: una base de código mediana, un conjunto de contratos extenso, una transcripción de varias horas. Sesenta y cinco mil tokens de salida son unas 50.000 palabras. Ambas cifras son holgadas para el chat y ajustadas para la generación.
Si tu carga de trabajo cabe dentro de esos límites, Qwen gana en cada tarea que lo toque, y por más de lo que sugiere el precio de la etiqueta una vez contabilizadas las ventanas de máxima carga. Si no cabe, Qwen no descuenta el trabajo: lo rechaza, y en su lugar pagas por el pipeline de fragmentación.
La prueba honesta es el percentil 95 de la longitud de tu entrada, no el promedio. El promedio nunca es el factor limitante; la cola es donde reside la sorpresa costosa.

¿Qué se paga con la diferencia de precio en el lado de DeepSeek?
Tres cosas, y solo una de ellas es un número.
• La ventana — 1M frente a 262K, y 384K de salida frente a 65K.
• La línea de caché — $0.022 por millón en caso de acierto, frente a $0.66 en caso de fallo. La ficha de Qwen3-Max, tal como la leemos, no publica ningún equivalente, lo que significa que un agente que reenvía un prefijo estable no puede calcular el precio de ese comportamiento por adelantado.
• Una licencia publicada — MIT para DeepSeek V4 Pro con pesos disponibles. Los pesos de Qwen3-Max no se publican de la misma forma.
Frente a eso, Qwen gana en latencia por defecto: no hay ninguna cifra comparable de primer token en su ficha, pero nada en su precio sugiere un modelo base de un billón de parámetros. Los 6,22 segundos de DeepSeek son la cifra más lenta de esta comparación y no se mueve.
Por tarea
Un millón de tokens de entrada y 100.000 tokens de salida. Qwen3-Max: $0,36 más $0,143 — unos 50 centavos. DeepSeek fuera de hora punta: 86 centavos. En una ventana de hora punta: $1,72.
Así que la misma tarea cuesta 50 centavos, 86 centavos o $1.72 según el modelo y la hora: una variación de 3,4× impulsada por completo por el horario de DeepSeek. Para una carga de trabajo que se pueda desplazar, eso es una palanca. Para una que no, la tarifa plana de Qwen gana por defecto.
Qué ejecutar
Qwen3-Max y DeepSeek V4 Pro están ambos en OrcaRouter a las tarifas publicadas por sus proveedores, en un único endpoint compatible con OpenAI con conmutación por error automática, lo que convierte la prueba en una regla de enrutamiento en lugar de dos integraciones.
La regla: el volumen de entradas cortas y salidas cortas va a Qwen a 36 centavos; cualquier cosa de la cola larga, o cualquier cosa con un prefijo cacheable, va a DeepSeek en su ventana de horas valle. Y V4.1 Pro queda fuera de la tabla hasta que DeepSeek publique un identificador, una columna de precios o un repositorio, ninguno de los cuales se ha movido a fecha del 30 de octubre.
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