DeepSeek V4.1 Pro vs Gemini 3.8 Flash: Flagship yang Hilang Melawan Model Google yang Murah, gambar 1 dari 4.
Guides & Insights

DeepSeek V4.1 Pro vs Gemini 3.8 Flash: Flagship yang Hilang Versus Model Google Murah

Penulis

Rowan Sterling

Tanggal Terbit

Model terbaru · 20Lihat semua model →
Benchmark: Artificial Analysis · diperbarui setiap hari
Kembali ke semua artikel

Ini adalah perbandingan paling tidak simetris di situs ini, dan asimetrinya bukanlah asimetri yang disiratkan oleh nama-nama itu. Gemini 3.8 Flash berbiaya $0,75 per juta token masukan dan $3,75 keluaran, membawa konteks 1M dengan batas keluaran 65K, dan dapat dipanggil dengan kunci yang sama seperti yang lainnya. DeepSeek V4.1 Pro tidak memiliki kartu, endpoint, maupun harga. Produk unggulan DeepSeek yang ada — DeepSeek V4 Pro — berbiaya $0,66 dan $1,98 di luar jam sibuk, sekitar sepersepuluh harga masukan Flash dan setengah harga keluarannya, dengan batas keluaran 384K alih-alih 65K.

Baca lagi, karena itu membalik kesan yang diciptakan kata "flash": tier murah Google justru yang lebih mahal per token, dan andalan DeepSeek adalah yang memiliki batas generasi lebih besar.

DeepSeek V4.1 Pro vs Gemini 3.8 Flash: A Missing Flagship Against a Cheap Google Model, image 2 of 4.

Kartu-kartu itu

• Gemini 3.8 Flash — $0,75 masuk, $3,75 keluar; pembacaan cache $0,075; konteks 1M; keluaran maksimum 65K; p50 token pertama terukur 8,13 detik.

• DeepSeek V4 Pro — $0,66 masuk, $1,98 keluar di luar jam sibuk; $0,022 untuk cache; naik dua kali lipat menjadi $1,32 dan $3,96 pada dua periode hari kerja; konteks 1M; keluaran 384K; hanya teks; 6,22 detik hingga token pertama.

• DeepSeek V4.1 Pro — tidak ada yang bisa dibandingkan. Disebutkan sekali pada 10 September dan tidak pernah diberi harga.

Pada jam sepi, DeepSeek 12% lebih murah untuk input dan 47% lebih murah untuk output. Dalam jendela jam sibuk, DeepSeek 76% lebih mahal untuk input dan 5,6% lebih mahal untuk output. Ayunan itu — dari jelas lebih murah menjadi jelas lebih mahal dalam hari yang sama — adalah hal terpenting di halaman ini, dan itu tidak terlihat pada materi pemasaran kedua vendor.

DeepSeek V4.1 Pro vs Gemini 3.8 Flash: A Missing Flagship Against a Cheap Google Model, image 3 of 4.

Batas 65K menentukan lebih banyak beban kerja daripada harga.

Enam puluh lima ribu token keluaran adalah jawaban yang panjang dan dokumen yang pendek. Generasi satu panggilan untuk laporan 40.000 kata tidak akan muat; file kode dengan ambisi apa pun akan mendekati batas sebelum selesai. Plafon 384K DeepSeek hampir enam kali lebih besar, dan untuk apa pun dalam kelas itu, perbandingan harga tidak lagi penting karena salah satu dari keduanya tidak dapat menyelesaikan pekerjaan dalam satu permintaan.

Saat plafon tidak mengikat — chat, klasifikasi, peringkasan, sebagian besar langkah agen — harga token adalah yang Anda bayar, dan di sana DeepSeek menang di luar jam sibuk dan kalah pada jam sibuk. Penjadwalan, bukan pilihan model, yang menentukan hasil.

DeepSeek V4.1 Pro vs Gemini 3.8 Flash: A Missing Flagship Against a Cheap Google Model, image 4 of 4.

Latensi membalik peringkat lagi

Gemini 3.8 Flash mencatat 8,13 detik hingga token pertama; DeepSeek V4 Pro mencatat 6,22. Keduanya tidak cepat, dan keduanya cukup lambat sehingga produk interaktif merasakannya. Dibandingkan dengan batas 65K dan token pertama selama 8 detik, alasan untuk Flash adalah ekonomi cache — $0,075 per juta pembacaan cache adalah harga cache terbitan termurah pada kartu mana pun dalam perbandingan ini — bukan harga tertera.

Apa yang harus dijalankan

Gemini 3.8 Flash dan DeepSeek V4 Pro keduanya ada di OrcaRouter dengan harga daftar dari vendor masing-masing, diteruskan tanpa markup, di satu endpoint yang kompatibel dengan OpenAI dengan failover otomatis — jadi perbandingan ini adalah aturan routing, bukan migrasi. Kirim pekerjaan generasi panjang ke model dengan batas 384K, pekerjaan yang berat cache ke model dengan tarif cache $0,075, dan sisanya ke mana pun yang lebih murah pada jam saat dijalankan.

DeepSeek V4.1 Pro tetap tidak dimasukkan ke tabel perutean itu sampai DeepSeek menerbitkan sebuah pengenal. Apa pun selain itu hanyalah rencana yang dibangun berdasarkan catatan rilis.

Dibandingkan dalam artikel ini1

Terdeteksi dari artikel ini · Benchmark: Artificial Analysis · diperbarui setiap hari