Bezpośrednie porównanie DeepSeek V4 Flash (Free) (deepseek) i DeepSeek V4 Pro 0813 (deepseek) na OrcaRouter — ceny, okno kontekstu, opóźnienie, przepustowość i jakość benchmark, obok siebie, abyś mógł wybrać właściwy model dla swojego obciążenia.
Podsumowanie
Dla obciążeń wrażliwych na opóźnienia DeepSeek V4 Flash (Free) zwraca pierwszy token wcześniej.
Darmowy start · oba modele na jednym kluczu · rozliczenie po koszcie dostawcy, bez narzutu na tokeny
Zarówno DeepSeek V4 Flash (Free), jak i DeepSeek V4 Pro 0813 są dostępne przez ten sam endpoint OrcaRouter po koszcie dostawcy i bez żadnej marży na tokenach, więc przełączanie się między nimi to zmiana jednej linii, a liczby poniżej to dokładnie to, co faktycznie płacisz.
To porównanie pobiera ceny na żywo, opublikowane context window oraz własne pomiary latency i throughput OrcaRouter, abyś mógł ważyć koszt względem wydajności dla swojego konkretnego obciążenia zamiast polegać na wystawowym benchmarku dostawcy. Właściwy wybór prawie zawsze zależy od kształtu twojego ruchu — długości promptów, ilości generowanego tekstu, tego jak wrażliwi na latency są twoi użytkownicy oraz jak trudne jest rozumowanie — dlatego sekcje poniżej rozkładają decyzję na jeden wymiar naraz i kończą się konkretną rekomendacją. Wszędzie tam, gdzie dla jednego z dwóch modeli brakuje metryki, dany wiersz jest pomijany, a nie zgadywany, więc każde twierdzenie tutaj jest poparte rzeczywistą liczbą.
W skrócie
| Metryka | DeepSeek V4 Flash (Free) | DeepSeek V4 Pro 0813 | Wniosek |
|---|---|---|---|
| Wejście $/M | — | $0.44 | — |
| Wyjście $/M | — | $0.88 | — |
| Kontekst | 1M | 1M | DeepSeek V4 Flash (Free) i DeepSeek V4 Pro 0813 mają to samo okno kontekstu. |
| Opóźnienie p50 | 387 ms | 962 ms | DeepSeek V4 Flash (Free) odpowiada o 60% szybciej niż DeepSeek V4 Pro 0813 w medianie. |
| Przepustowość | 18 tok/s | 69 tok/s | DeepSeek V4 Pro 0813 przesyła tokeny o 273% szybciej niż DeepSeek V4 Flash (Free). |
| Jakość | — | 7.0 | — |
Dla obciążeń wrażliwych na opóźnienia DeepSeek V4 Flash (Free) zwraca pierwszy token wcześniej.
Oba modele, jeden klucz API. Zacznij od dowolnego i przełącz się, zmieniając jeden ciąg znaków.
Uzyskaj klucz APINie musisz wybierać jednego. Oba modele są udostępniane przez ten sam punkt końcowy zgodny z OpenAI w OrcaRouter, rozliczane po stawce dostawcy źródłowego i bez narzutu na tokeny. Przełączenie to zmiana nazwy modelu — bez drugiego konta, drugiego SDK i osobnych poświadczeń.
To właśnie sprawia, że powyższy kompromis da się opanować na produkcji: kieruj większość ruchu do modelu, który wygrywa w istotnym dla Ciebie wymiarze, drugi zostaw dla żądań, które go potrzebują, i zmieniaj podział, gdy tylko zmienią się Twoje liczby.
# Jeden klucz, jeden punkt końcowy, oba modele.
curl https://api.orcarouter.ai/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer $ORCAROUTER_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "deepseek/deepseek-v4-flash-free",
"messages": [{"role":"user","content":"..."}]
}'
# Zmień model, zmieniając jeden ciąg znaków.
# "model": "deepseek/deepseek-v4-pro-0813"Jeden lub oba te modele nie ujawniają tutaj ceny za token (może to być model w wersji darmowej, rozliczany za wywołanie lub jeszcze niewyceniony), więc traktuj kolumny kosztów jako
orientacyjne i potwierdź stawkę na żywo na własnej stronie każdego modelu, zanim ułożysz na niej budżet.
DeepSeek V4 Flash (Free) przyjmuje do 1M tokenów kontekstu, a DeepSeek V4 Pro 0813 przyjmuje 1M.
Context window ogranicza, ile materiału źródłowego — dokumentów, kodu, wcześniejszej rozmowy — możesz wysłać w jednym żądaniu. Większe okno pozwala pominąć dzielenie na fragmenty i orurowanie wyszukiwania dla długich wejść, ale nadal płacisz stawkę tokenów wejściowych za wszystko, co wysyłasz, więc większe okno to możliwość, a nie zniżka. Dopasuj okno do najdłuższego pojedynczego żądania, jakie twoje obciążenie realnie generuje, a nie do największej liczby na stronie. Miej też na uwadze, że jakość może się pogarszać ku końcowi bardzo długiego kontekstu w każdym modelu, więc duże okno najlepiej traktować jako zapas na okazjonalne długie wejścia, a nie jako przyzwolenie na wypełnianie każdego żądania do limitu.
Obie stawki to surowa cena dostawcy — OrcaRouter nie dolicza narzutu, więc oszczędność, którą wyliczysz, jest oszczędnością, którą zachowasz.
Zacznij za darmoLatency i throughput decydują o tym, jak model odczuwa się w produkcji. Mediana (p50) latency odpowiedzi to czas oczekiwania typowego żądania przed pierwszym tokenem; throughput (tokeny na sekundę) ustala, jak szybko odpowiedź jest strumieniowana po rozpoczęciu.
Dla interaktywnego czatu i pętli agentów najbardziej liczy się niska latency p50, bo użytkownik czeka na pierwszy token; dla generacji wsadowej i wyjścia długiej formy throughput dominuje nad całkowitym czasem, bo odpowiedź jest długa. Wykresy trendu z 7 dni powyżej pokazują, czy latency każdego modelu jest stabilna, czy dryfuje — coś, co pojedyncza nagłówkowa liczba ukrywa: model o świetnej średniej, lecz zaszumionym ogonie może i tak nie spełnić rygorystycznego SLA p95. Jeśli twój produkt ma budżet latency, czytaj zarówno medianę, jak i kształt krzywej, i pamiętaj, że latency od końca do końca obejmuje także twój przeskok sieciowy oraz wszelkie wyszukiwania lub wywołania narzędzi, które wykonujesz wokół modelu.
W ciągu ostatnich 7 dni DeepSeek V4 Flash (Free) utrzymuje niższe medianowe opóźnienie odpowiedzi.
Wyniki benchmarków przybliżają zdolności, ale nie zastępują testów na twoich własnych promptach.
Pokazane tu indeksy złożone agregują wiele publicznych ewaluacji, a percentyl zaznacza, gdzie każdy model plasuje się wobec wszystkich porównywalnych modeli w katalogu — użyteczny sygnał na krótką listę, nie gwarancja dla twojego zadania. Model prowadzący w indeksie inteligencji ogólnej może nadal pozostawać w tyle w twojej dziedzinie (kodowanie, ekstrakcja, wielojęzyczność, rozumowanie na długim kontekście), więc użyj benchmarków, by zawęzić pole, a potem uruchom oba modele na reprezentatywnym wycinku swojego ruchu. Zwróć uwagę na konkretny indeks pasujący do twojego przypadku użycia, a nie na liczbę nagłówkową: produkt intensywny w kodowaniu powinien ważyć indeks kodowania, a asystent badawczy indeks rozumowania. Benchmarki też starzeją się w miarę aktualizowania modeli, więc traktuj je jako hipotezę wyjściową, którą potwierdzasz własnym zestawem ewaluacyjnym.
Jeśli koszt jest wiążącym ograniczeniem, zacznij od tańszego modelu na twoim rzeczywistym miksie wejścia i wyjścia i przejdź wyżej tylko wtedy, gdy zabraknie jakości.
Jeśli priorytetem jest responsywność — czat dla użytkowników, agenci, każdy przypadek, w którym ktoś czeka — przeważ latency p50 i throughput nad niewielką różnicą ceny. Jeśli forsujesz najtrudniejsze rozumowanie, kodowanie lub pracę na długim kontekście, pozwól prowadzić zwycięzcy w benchmarku i context window i zaakceptuj wyższą stawkę tam, gdzie się opłaca. Ponieważ oba modele stoją za tym samym API, ruchem o niskim ryzyku jest skierowanie ułamka rzeczywistego ruchu do każdego z nich i porównanie kosztu, latency oraz jakości odpowiedzi na twoich własnych promptach przed podjęciem decyzji. Częstym wzorcem jest warstwowanie (tier): kieruj większość łatwych, wysokowolumenowych żądań do tańszego lub szybszego modelu, a mocniejszy model zarezerwuj dla żądań, które go naprawdę potrzebują, co przechwytuje większość zysku jakościowego za ułamek kosztu. Cokolwiek wybierzesz, utrzymuj przełączenie odwracalnym — możesz przenieść ruch z powrotem w chwili, gdy liczby lub twoje wymagania się zmienią.
Albo nie wybieraj — kieruj każde żądanie do jednego z dwóch, na jednym kluczu i jednym punkcie końcowym.
Weź obaNajlepsze do
Jeden klucz. Oba modele. Ponad 40 dostawców.
Rozliczenie po koszcie dostawcy, bez narzutu na tokeny. Zacznij za darmo, zmieniaj modele jednym ciągiem znaków i zachowaj odwracalność decyzji.