Прямое сравнение DeepSeek V4 Flash (Free) (deepseek) и DeepSeek V4 Pro (deepseek) на OrcaRouter — цены, контекстное окно, задержка, пропускная способность и качество benchmark бок о бок, чтобы вы могли выбрать подходящую модель для своей нагрузки.
Итог
Для нагрузок, чувствительных к задержке, DeepSeek V4 Flash (Free) возвращает первый token быстрее.
Бесплатный старт · обе модели по одному ключу · оплата по цене провайдера, без наценки на токены
И DeepSeek V4 Flash (Free), и DeepSeek V4 Pro доступны через один и тот же эндпоинт OrcaRouter по цене провайдера с нулевой наценкой на токены, поэтому переключение между ними — это изменение в одну строку, а цифры ниже — это то, что вы платите на самом деле.
Это сравнение подтягивает актуальные цены, опубликованное context window, а также собственные замеры latency и throughput OrcaRouter, чтобы вы могли взвесить стоимость и производительность под свою конкретную нагрузку, а не полагаться на витринный benchmark поставщика. Правильный выбор почти всегда зависит от формы вашего трафика — длины промпта, объёма генерируемого текста, того, насколько ваши пользователи чувствительны к latency, и насколько тяжело рассуждение, — поэтому разделы ниже разбирают решение по одному измерению за раз и завершаются конкретной рекомендацией. Везде, где для одной из двух моделей метрика отсутствует, соответствующая строка опускается, а не додумывается, так что каждое утверждение здесь подкреплено реальным числом.
Кратко
| Метрика | DeepSeek V4 Flash (Free) | DeepSeek V4 Pro | Вывод |
|---|---|---|---|
| Ввод $/млн | — | $0.44 | — |
| Вывод $/млн | — | $0.88 | — |
| Контекст | 1M | 1M | DeepSeek V4 Flash (Free) и DeepSeek V4 Pro имеют одинаковое контекстное окно. |
| Задержка p50 | 387 ms | 916 ms | DeepSeek V4 Flash (Free) отвечает на 58% быстрее, чем DeepSeek V4 Pro, по медиане. |
| Пропускная способность | 18 tok/s | 69 tok/s | DeepSeek V4 Pro стримит tokens на 275% быстрее, чем DeepSeek V4 Flash (Free). |
| Качество | — | 8.0 | — |
Для нагрузок, чувствительных к задержке, DeepSeek V4 Flash (Free) возвращает первый token быстрее.
Обе модели, один API-ключ. Начните с любой и переключайтесь, изменив одну строку.
Получить API-ключВыбирать не обязательно. Обе модели доступны через один и тот же OpenAI-совместимый эндпоинт OrcaRouter и тарифицируются по цене вышестоящего провайдера без наценки на токены. Переключение — это смена имени модели: без второго аккаунта, второго SDK и отдельных учётных данных.
Именно это делает описанный выше компромисс управляемым в продакшене: направляйте основную часть трафика в модель, которая выигрывает по важному для вас параметру, оставляйте вторую для запросов, которым она действительно нужна, и меняйте пропорцию, как только меняются ваши цифры.
# Один ключ, один эндпоинт, обе модели.
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":"..."}]
}'
# Смените модель, изменив одну строку.
# "model": "deepseek/deepseek-v4-pro"Одна или обе эти модели не раскрывают здесь цену за токен (это может быть модель с бесплатным тарифом, оплатой за вызов или ещё без цены), поэтому относитесь к колонкам стоимости
как к ориентировочным и подтвердите актуальную ставку на собственной странице каждой модели, прежде чем закладывать её в бюджет.
DeepSeek V4 Flash (Free) принимает до 1M токенов контекста, а DeepSeek V4 Pro принимает 1M.
Context window ограничивает, сколько исходного материала — документов, кода, предыдущего диалога — вы можете отправить в одном запросе. Более крупное окно позволяет обойтись без чанкинга и обвязки для поиска при длинных входах, но вы всё равно платите по ставке входных токенов за всё отправленное, поэтому большее окно — это возможность, а не скидка. Подбирайте окно под самый длинный одиночный запрос, который ваша нагрузка реально порождает, а не под самое большое число на странице. Учитывайте также, что на любой модели качество может ухудшаться к концу очень длинного контекста, поэтому большое окно лучше рассматривать как запас для эпизодических длинных входов, а не как разрешение забивать каждый запрос до предела.
Обе ставки — это чистая цена провайдера: OrcaRouter не добавляет наценку, поэтому рассчитанная экономия остаётся у вас.
Начать бесплатноLatency и throughput определяют, каково работать с моделью в продакшене. Медианная (p50) latency отклика — это время ожидания типичного запроса до первого токена; throughput (токенов в секунду) задаёт, как быстро ответ стримится после начала.
Для интерактивного чата и циклов agent важнее всего низкая p50 latency, потому что пользователь ждёт первый токен; для пакетной генерации и длинных выводов общее время определяет throughput, потому что ответ длинный. Графики трендов за 7 дней выше показывают, стабильна latency каждой модели или дрейфует — то, что единичное громкое число скрывает: модель с отличным средним, но шумным хвостом всё равно может не уложиться в строгий p95 SLA. Если у вашего продукта есть бюджет latency, читайте и медиану, и форму кривой, и помните, что сквозная latency включает также ваш сетевой хоп и любые запросы поиска или вызовы инструментов, которые вы делаете вокруг модели.
За последние 7 дней DeepSeek V4 Flash (Free) удерживает более низкую медианную задержку ответа.
Оценки benchmark приближают способности, но не заменяют тестирование на ваших собственных промптах.
Показанные здесь сводные индексы агрегируют несколько публичных оценок, а перцентиль отмечает, где каждая модель находится среди всех сопоставимых моделей каталога — полезный сигнал для короткого списка, но не гарантия для вашей задачи. Модель, лидирующая по индексу общего интеллекта, всё равно может отставать в вашей области (кодинг, извлечение, многоязычность, рассуждение на длинном контексте), поэтому используйте benchmark, чтобы сузить круг, а затем прогоните обе модели на репрезентативном срезе вашего трафика. Обращайте внимание на конкретный индекс, соответствующий вашему сценарию, а не на итоговое число: продукту с упором на код стоит взвешивать индекс кодинга, исследовательскому ассистенту — индекс рассуждения. Benchmark к тому же устаревают по мере обновления моделей, поэтому относитесь к ним как к стартовой гипотезе, которую вы подтверждаете собственным набором для оценки.
В командных турнирах сообщества по прямым поединкам DeepSeek V4 Pro имеет более высокий рейтинг Elo (1491 против 1285), а значит, чаще побеждает в прямых сравнениях с сопоставимыми моделями.
Если стоимость — жёсткое ограничение, начните с более дешёвой модели на вашем реальном сочетании вход-выход и переходите выше только если не хватает качества.
Если приоритет — отзывчивость (чат для пользователей, agent, любой случай, где кто-то ждёт), придавайте p50 latency и throughput больший вес, чем небольшой разнице в цене. Если вы выжимаете самое тяжёлое рассуждение, кодинг или работу на длинном контексте, пусть ведёт победитель по benchmark и context window, и принимайте более высокую ставку там, где она себя окупает. Поскольку обе модели стоят за одним и тем же API, малорисковый ход — направить часть реального трафика на каждую и сравнить стоимость, latency и качество ответов на своих промптах, прежде чем определяться. Распространённый приём — многоуровневость (tier): отправляйте основную массу простых, высокочастотных запросов на более дешёвую или быструю модель, а более сильную модель приберегите для запросов, которым она действительно нужна, — это забирает большую часть выигрыша в качестве за долю стоимости. Что бы вы ни выбрали, держите переключение обратимым — вы вернёте трафик обратно, как только цифры или ваши требования изменятся.
Или не выбирайте — маршрутизируйте по каждому запросу между обеими, с одним ключом и одним эндпоинтом.
Получить обеЛучше подходит для
Один ключ. Обе модели. Более 40 провайдеров.
Оплата по цене провайдера, без наценки на токены. Начните бесплатно, меняйте модель одной строкой и сохраняйте решение обратимым.