DeepSeek V4.1 Pro 对比 Qwen3-Max：每 Token 更便宜，上下文窗口仅为其四分之一

这一点取决于单独一列，而且不是价格。Qwen3-Max 每百万输入 token 收费 $0.36，输出收费 $1.43，支持 262K token 上下文，输出上限为 65K。DeepSeek V4 Pro 非高峰时段收费 $0.66 和 $1.98，支持 1M 上下文和 384K 输出。标题中提到的 DeepSeek V4.1 Pro 则根本没有模型卡。

所以，按 DeepSeek 的错峰价格计算，Qwen 的输入价格便宜 45%，输出价格便宜 28%——而在 DeepSeek 的高峰时段，这一差距分别扩大到 73% 和 130%，均对 Qwen 有利。相比之下，DeepSeek 提供的上下文长度是前者的四倍，输出上限也接近前者的六倍。

这些卡片

• Qwen3-Max —输入 $0.36，输出 $1.43；262K 上下文；65K 最大输出。

• DeepSeek V4 Pro — 非高峰时段输入 $0.66、输出 $1.98；缓存 $0.022；工作日两个时段为 $1.32 和 $3.96；1M 上下文；384K 输出；纯文本；首个 token 耗时 6.22 秒；并发 500。

• DeepSeek V4.1 Pro —仅在九月被提及一次，从未公布定价。

当更便宜的型号反而是错误之选时

26.2 万个 token 大约相当于 20 万个单词——一个中等规模的代码库、一套冗长的合同、一份长达数小时的转录文本。6.5 万个输出 token 大约是 5 万个单词。这两个数字对聊天来说很宽裕，对生成来说则很紧张。

如果你的工作负载处于这些边界之内，Qwen 会在每一个涉及它的任务上胜出；而且一旦把峰值窗口计算在内，优势会比标称值所暗示的更大。如果不在这些边界内，Qwen 不会对这项任务打折扣——它会直接拒绝，而你反而要为分块流水线付出代价。

诚实的检验标准是你输入长度的第95百分位数，而不是平均值。平均值从来不是约束所在；尾部才是昂贵意外藏身之处。

在 DeepSeek 这边，价格差异换来了什么

三件事，而其中只有一件是数字。

• 窗口——1M 对 262K，输出 384K 对 65K。

• 缓存项——命中时每百万 $0.022，未命中时则为 $0.66。按我们的解读，Qwen3-Max 的模型卡未公布等效项，这意味着重复发送稳定前缀的智能体无法提前为这种行为定价。

• 已发布的许可证——DeepSeek V4 Pro 采用 MIT 许可证，且权重可获取。Qwen3-Max 的权重未以相同形式发布。

相比之下，Qwen 在延迟上默认占优：它的规格卡上并没有可比的首次 token 数据，但其定价中没有任何迹象表明背后是万亿参数级的主干网络。DeepSeek 的 6.22 秒是本次对比中最慢的数字，而且这个数字纹丝不动。

按任务

一百万输入 token 和 10 万输出 token。Qwen3-Max：0.36 美元加 0.143 美元——约 50 美分。DeepSeek 非高峰时段：86 美分。高峰时段：1.72 美元。

同一个任务，费用可能是 50 美分、86 美分或 1.72 美元，取决于模型和时段——3.4 倍的价差完全由 DeepSeek 的时段安排造成。对于可以迁移的工作负载，这是一个杠杆；对于无法迁移的工作负载，Qwen 的固定价目表默认胜出。

运行什么

Qwen3-Max 和 DeepSeek V4 Pro 都已按各自厂商公布的价格接入 OrcaRouter，位于同一个兼容 OpenAI 的端点之上，并支持自动故障转移——因此这项测试只需一条路由规则，而无需进行两次集成。

规则是：短输入、短输出的量走 Qwen，每 36 美分；凡是长尾的，或带有可缓存前缀的，都走 DeepSeek 的非高峰时段。而 V4.1 Pro 一直不进表格，直到 DeepSeek 发布标识符、价格列或仓库为止——截至 10 月 30 日，这些都没有任何动静。