# DeepSeek V4.1 Flash vs Gemini 3.8 Flash比較：実測費用2.2〜4.3倍

> 2026年11月6日の実測で、既定のGemini 3.8 Flashの費用はDeepSeek V4.1 Flashの2.2〜4.3倍。音声・動画入力が要るならGeminiです。

- URL: https://blog.laozhang.ai/ja/posts/deepseek-v4-1-flash-vs-gemini-3-8-flash
- Published: 2026-11-06
- Updated: 2026-11-06
- Author: LaoZhang AI Team (https://blog.laozhang.ai/ja/about)
- Topic: モデル比較
- Tags: DeepSeek V4.1 Flash, Gemini 3.8 Flash, DeepSeek API, Gemini API, API料金, モデル比較

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テキストだけを扱うAPI処理なら、**DeepSeek V4.1 Flash**（モデル名`deepseek-flash`、2026年10月17日更新の1017版）を既定の思考レベル`high`のまま使うのが費用面で有利です。2026年11月6日にLaoZhangのゲートウェイ経由で同じ8問（計11回の呼び出し）を両モデルに送ったところ、正解はどちらも11回中11回で、公式定価で計算した費用はGemini 3.8 Flash（`gemini-3.8-flash`、既定の`medium`）がDeepSeekのオフピーク料金の4.3倍、日本時間平日のピーク料金と比べても2.2倍でした。

**Gemini 3.8 Flash**を選ぶのは、音声・動画・PDFをそのまま入力したいときや、Google検索・Googleマップによるグラウンディング、コード実行のようなGoogle側の機能が必要なときです。日中にしか回せない処理なら、GeminiのBatch（半額）とDeepSeekのピーク料金で費用はほぼ並びます。ただしGoogleの単価は2027年1月1日に2倍になるので、来年も使う予算では、同じ11回の費用差がDeepSeekのオフピーク比で8.6倍に広がります。

例外は、長く考える必要がある難しいコーディングです。npm形式のバージョン範囲（semver）を実装させる問題では、出力上限32,000トークンの条件でGeminiが思考の途中で打ち切られ、上限を65,536トークンに上げると4回すべて正解しました。Geminiでは`maxOutputTokens`を上限近くまで上げること、DeepSeekでは大量処理を日本時間のピーク（平日10:00〜13:00と15:00〜19:00）から外すことが、最初に変える設定です。

## 2026年11月6日の実測：8問11回はどちらも全問正解

易しめの8問では、DeepSeek V4.1 Flash（high）もGemini 3.8 Flash（mediumとhigh）も11回すべて正解し、違いは費用と待ち時間にだけ出ました。2026年11月6日（金）12:50〜13:00 UTC、日本時間では21:50〜22:00で、DeepSeekはオフピークの時間帯です。どちらもLaoZhangのゲートウェイから同じAPIキーで呼び出し、システムプロンプトやツールは使わず、ユーザーメッセージ1件をストリーミングで送りました。

DeepSeekはOpenAI互換の`/v1/chat/completions`に、公式の既定と同じ`reasoning_effort: "high"`と`thinking: {"type": "enabled"}`を付けて送り、返ってきたモデル名は毎回`deepseek-v4-1-flash-261017`でした。GeminiはGemini形式の`streamGenerateContent`で`thinkingLevel`を`medium`（既定）と`high`にした2通りで、すべてのチャンクが`gemini-3.8-flash`を名乗った呼び出しだけを数えています。出力上限はどちらも32,000トークンです。

問題は、文章題1問、隠しテストで採点するPython関数5問（区間の結合、時間文字列の解析、単語の頻度集計、`eval`を使わない数式の評価、CSV 1行の解析）、6,723語の英文記事を25語以内の5項目に要約する1問、各桁の和が27になる100万未満の整数を数える1問（正解55,252）です。難しめの数式評価・CSV解析・桁和の3問は2回ずつ送りました。

| 設定 | 正解 | 出力トークン（うち思考） | 費用（2026年の定価） | 条件を変えた費用 | 最初の回答トークンまで | 1回の所要時間 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| DeepSeek V4.1 Flash high（既定） | 11/11 | 44,807（41,674） | $0.0286（オフピーク） | $0.0572（ピーク） | 10.9秒 | 12.3秒 |
| Gemini 3.8 Flash medium（既定） | 11/11 | 30,467（25,476） | $0.1236 | $0.2472（2027年単価） | 22.0秒 | 24.1秒 |
| Gemini 3.8 Flash high | 11/11 | 78,258（72,699） | $0.3028 | $0.6057（2027年単価） | 27.9秒 | 30.1秒 |

費用は11回分の合計で、APIが返したトークン数に公式定価を掛けたものです。入力トークンはDeepSeekが11,836、Geminiが12,486でした。時間は中央値です。

結果は1つの経路、1日、各問1〜2回の記録で、ベンチマークではありません。DeepSeekとGoogleの公式エンドポイントへの直接接続では測っておらず、ゲートウェイが待ち時間に影響している可能性があります。同じ回の中でもばらつきは大きく、DeepSeekは数式評価の問題を同じ文面で2回送ると出力が8,708トークンと19,986トークンに分かれ、Gemini highも16,326トークンと22,490トークンでした。

Gemini highの費用は再現しています。2026年10月26日に同じ8問・同じキーでGemini 3.8 Flash highを非ストリーミングで呼んだときは11/11正解、出力80,277トークン、$0.3104で、11日後の今回（78,258トークン、$0.3028）との差は3%以内でした。

## 1タスクの費用：単価差6.25倍がそのまま出ない理由

出力単価はGemini 3.8 Flashの$3.75に対してDeepSeek V4.1 Flashのオフピークが$0.60で6.25倍ですが、11回分の費用差は4.3倍でした。費用は単価と、思考を含めて何トークン出力したかの掛け算で決まるからです。既定のmediumのGeminiはDeepSeekの0.68倍しか出力しなかったので差が縮み、highにすると1.75倍出力したので10.6倍に開きました。両社とも思考トークンは出力として課金されます。

| 100万トークンあたり | 入力 | キャッシュ入力 | 出力（思考を含む） |
|---|---|---|---|
| DeepSeek V4.1 Flash（オフピーク） | $0.15 | $0.003 | $0.60 |
| DeepSeek V4.1 Flash（ピーク） | $0.30 | $0.006 | $1.20 |
| Gemini 3.8 Flash（2026年12月31日まで） | $0.75 | $0.075 | $3.75 |
| Gemini 3.8 Flash（2027年1月1日から） | $1.50 | $0.15 | $7.50 |
| Gemini 3.8 Flash Batch（2026年） | $0.375 | $0.0375 | $1.875 |

単価は2026年11月6日時点の[DeepSeek APIの料金ページ](https://api-docs.deepseek.com/quick_start/pricing)と[Gemini APIの料金ページ](https://aistudio.google.com/docs/pricing)によります。GeminiはFlexも入力・出力がBatchと同じ半額で、キャッシュには別に保存料（2026年は100万トークン1時間あたり$0.50）がかかります。

計算式は「（入力−キャッシュヒット）×入力単価＋キャッシュヒット×キャッシュ単価＋出力×出力単価」を100万で割ったものです。DeepSeekのオフピークなら、11,580×$0.15＋256×$0.003＋44,807×$0.60で約$0.0286、Gemini mediumなら12,486×$0.75＋30,467×$3.75で約$0.1236になります。

問題ごとの差は一定ではありません。6,723語の要約は入力が1万トークンを超えるため入力単価の差（5倍）が効き、Gemini mediumの思考も2,266トークンとDeepSeekの1,379トークンより多かったので、1回$0.0176対$0.0025と約7倍でした。数式評価の問題は、DeepSeekが$0.0053と$0.0120、Gemini mediumが$0.0156と$0.0274です。

同じ長い文書を繰り返し送る処理では、キャッシュの効き方も費用に効きます。10,387トークンの文書を含むプロンプトを2回送ると、DeepSeekは2回目に10,368トークンをキャッシュヒットとして返し、費用は$0.0019から$0.0004に下がりました。Geminiも2回目に11,300トークン中8,168トークンが暗黙的キャッシュに入り、$0.0107から$0.0054になっています。どちらも設定なしで自動的に効きましたが、キャッシュ単価が入力単価の何分の1かはDeepSeekが50分の1、Geminiが10分の1です。

トークンの数え方の違いは結論を変えません。日本語の記事本文3,000文字を両モデルに入力すると、DeepSeekは1,808トークン、Geminiは1,713トークンで、日本語ではGeminiが5.3%少なく数えました。英語の6,723語の記事ではDeepSeek 10,288対Gemini 11,198で、Geminiが8.8%多くなります。差は言語によらず±11%以内でした。

LaoZhang経由で両方を1つのキーで使う場合、2026年11月6日時点の料金は`deepseek-flash`が時間帯に関係なく入力$0.44・出力$1.32、`gemini-3.8-flash`はGoogleと同じ$0.75・$3.75です。DeepSeekはどの時間帯でも公式料金より高く、この料金で11回分を計算するとDeepSeek $0.0643、Gemini medium $0.1236で、差は1.9倍になります。

## 日本時間のピークと2027年1月で、既定同士の差は2.2〜8.6倍

既定同士の費用差4.3倍は、DeepSeekのオフピークと2026年中のGemini単価という組み合わせでの数字です。日本の業務時間帯に呼べば2.2倍に縮み、2027年1月1日以降は8.6倍に広がります。DeepSeekのピークはUTCの01:00〜04:00と06:00〜10:00（月〜金）で、日本時間では平日10:00〜13:00と15:00〜19:00にあたります。DeepSeekは公式に、オフピーク料金を「ピーク料金の半額」と定めており、土日と中国の祝日は終日オフピークです。

同じ11回分で倍率を並べると、Gemini medium（既定）はDeepSeekのオフピークに対して2026年が4.3倍・2027年が8.6倍、ピークに対しては2.2倍・4.3倍です。Gemini highではオフピーク比で10.6倍・21.2倍、ピーク比で5.3倍・10.6倍になります。

![日本時間の平日10:00〜13:00と15:00〜19:00がDeepSeekのピーク。Gemini mediumの費用はDeepSeekのピーク比で2.2倍、オフピーク比で4.3倍、2027年単価では4.3倍と8.6倍](https://blog.laozhang.ai/posts/ja/deepseek-v4-1-flash-vs-gemini-3-8-flash/img/jst-peak-cost-ratio.webp)

リアルタイム性が要らない処理なら、Gemini側もBatchで半額にできます。今回のGemini mediumの使用量をBatch単価に当てはめると$0.0618で、DeepSeekのオフピークの2.2倍、ピークの1.1倍です。日中にDeepSeekを呼ぶ処理とGeminiのBatchとでは費用がほぼ並ぶので、DeepSeekを選ぶ理由が費用だけなら、夜間や週末に回せるかどうかで判断が分かれます。時間帯ごとの細かい計算は[DeepSeek APIの料金：日本時間のピークと費用計算](https://blog.laozhang.ai/ja/posts/deepseek-v4)、Geminiの2027年の改定と前払いの仕組みは[Gemini API料金確認：3.8 Flashは2027年に2倍、無料枠超過は前払い](https://blog.laozhang.ai/ja/posts/gemini-api-pricing)で確認できます。

## 難しいsemver問題：Geminiの不正解は出力上限32,000トークンが原因

差が出たのはsemverの実装問題だけで、Geminiの不正解はすべて出力上限32,000トークンに達して思考の途中で止まったものでした。上限を65,536トークンに上げた再実行では、Geminiもmedium・highとも2回ずつ正解しています。同じ日の12:55〜13:26 UTC（日本時間21:55〜22:26、DeepSeekはオフピーク）に、モデルの差が出やすい3問を各設定2回ずつ送った結果です。

semverの問題は、キャレット（^）、チルダ（~）、ハイフン範囲、OR、プレリリース版の扱いを含むnpm形式のバージョン範囲の判定関数を書かせ、36件の隠しテストで採点しました。Geminiはこの回から`includeThoughts: true`で思考の要約もストリーミングしています。課金は変わりません。

| 設定 | 出力上限 | 正解 | 出力トークン | 1回の費用 | 所要時間 |
|---|---|---|---|---|---|
| DeepSeek V4.1 Flash high | 32,000 | 2/2 | 24,531／23,154 | $0.0148／$0.0139 | 150秒／141秒 |
| Gemini 3.8 Flash medium | 32,000 | 1/2 | 31,996（打ち切り）／22,468 | $0.1203／$0.0846 | 210秒／193秒 |
| Gemini 3.8 Flash high | 32,000 | 0/2 | 31,898／31,996（どちらも打ち切り） | $0.1199／$0.1203 | 255秒／237秒 |
| Gemini 3.8 Flash medium | 65,536 | 2/2 | 30,421／30,794 | $0.1144／$0.1158 | 199秒／218秒 |
| Gemini 3.8 Flash high | 65,536 | 2/2 | 55,224／38,875 | $0.2074／$0.1461 | 308秒／300秒 |

DeepSeekの費用はオフピーク料金で、ピークなら1回$0.030と$0.028です。Geminiは2026年の単価です。

![semver問題の出力トークン。出力上限32,000ではGemini mediumが1回、highが2回とも思考の途中で打ち切られ、上限65,536では4回すべて正解。DeepSeekは約24,000トークンで2回とも正解](https://blog.laozhang.ai/posts/ja/deepseek-v4-1-flash-vs-gemini-3-8-flash/img/semver-output-cap.webp)

打ち切られた3回は、どれも`finishReason`が`MAX_TOKENS`で、思考だけで30,719〜31,898トークンを使い、コードが出ないか途中で切れていました。書いたコードが間違っていたのではなく、考えきる前に予算が尽きたということです。Gemini 3.8 Flashはこの問題を解けますが、1回の正解に約$0.115（medium）かかり、DeepSeekのオフピーク約$0.014の約8倍、ピーク比でも約4倍でした。打ち切られた呼び出しにも1回約$0.12が課金されている点にも注意が要ります。

Geminiの出力上限65,536トークンには思考トークンも含まれるため、highで55,224トークンを使った回は上限まで余裕がほとんどありませんでした。これより難しい仕事で思考が長くなると、上限を最大にしても打ち切られる可能性があります。DeepSeekの最大出力は384Kトークンです。

残る2問では差が出ませんでした。Geminiはmedium・high合わせて8回、DeepSeekは4回答え、すべて正解です。6,723語の記事に紛れた3つのメモ（予算、使用量、後から入った25%の修正）から金額を計算する問題では、どの回も正解の$76.80を出しました。Python 3.13の標準ライブラリについて、存在しない2つの関数（`statistics.winsorized_mean`と`functools.memoize_method`）を混ぜて尋ねた問題でも、どちらも「存在しない」と答え、架空の関数をでっち上げませんでした。各設定2回ずつ、1つの仕様での結果なので、一般的な順位とは受け取らないでください。

## Gemini 3.8 Flashのほうが賢い？第三者指数では既定同士でほぼ互角

総合的な賢さは、既定の思考レベル同士ではほぼ互角です。第三者機関Artificial Analysisの総合指数v5.0.1（2026年11月6日時点）で、DeepSeek V4.1 Flash 1017はhighが29点、maxが33点、Gemini 3.8 Flashはmediumが30点、highが31点、lowが23点でした。

得意分野ははっきり分かれます。端末操作を伴うコーディングの評価Terminal-Bench 4.0ではDeepSeekがmaxで33.8%、highで28.8%と、Gemini highの19.7%を上回りました。一方、知識や科学の問題ではGeminiが強く、HLE-DiamondはGemini highの33.1%に対してDeepSeek maxが25.3%、CritPt v2は46.5%対25.0%、知識の正確さを測るAA-Omniscienceは23〜24対1〜2です。コードを書かせる処理ならDeepSeek、事実を答えさせる処理ならGeminiを優先して試す、というのが数字から言える範囲です。

同じ指数での1タスクあたり費用は、DeepSeek highが$0.46、Gemini mediumが$6.26でした。Artificial AnalysisはDeepSeekをピーク料金で計算しているので、オフピークならDeepSeekの値はおよそ半分になります。差の大きさはタスクで変わり、11回の実測では4.3倍、この指数のタスクでは約13.6倍でしたが、DeepSeekが安いという向きはどちらも同じです（[Artificial AnalysisのDeepSeek V4.1 Flash 1017とGemini 3.8 Flashの比較ページ](https://artificialanalysis.ai/models/releases/comparisons/deepseek-v4-1-flash-1017-vs-gemini-3-8-flash)）。

比較表の数字が食い違うときは、3点を確かめると見分けられます。1つ目はDeepSeekの版です。DeepSeekは2026年10月17日の1017版で「タスクの実行時間と出力の長さを減らした」と説明しており、2026年9月10日の初版（0910版）のデータは今の挙動を表しません。たとえば10月上旬の[AI/ML APIのXへの投稿](https://x.com/aimlapi/status/2098056487465578894)にある、three.jsの3Dシーン6つを作らせた比較では、DeepSeekが16万8千トークン、Geminiが2万1千トークンを出力していましたが、これは1017版より前の測定です。2つ目は価格の出どころで、DeepSeekの公式単価は入力$0.15〜0.30、出力$0.60〜1.20です。これと違う数字は、別の事業者の価格やキャッシュ単価をDeepSeekの価格として載せていることがあります。3つ目は思考レベルで、DeepSeek maxとGemini highの組み合わせは既定同士の比較ではありません。

## 最初の文字までの時間：DeepSeekは思考を2.6秒で流し始める

2026年11月6日の実測で、DeepSeek V4.1 Flashは呼び出しから中央値2.6秒で最初のトークンを返しました。ただしこれは思考の本文（`reasoning_content`）が最初からストリーミングされるためで、回答の最初のトークンが届いたのは中央値10.9秒です。Gemini 3.8 Flashは思考の要約を求めなかった最初の8問では回答まで何も流れず、最初のトークンも回答の最初のトークンも中央値でmedium 22.0秒、high 27.9秒でした。

「DeepSeekのほうが早く始まる」という印象の多くは、思考を流すかどうかの違いです。Geminiも`includeThoughts: true`を付けた後半の3問では、最初のチャンクが中央値でmedium 4.8秒、high 4.0秒に届きました。回答の最初のトークンまでは、後半の3問でもDeepSeek 9.4秒、Gemini medium 27.0秒、high 42.1秒です。

この順序は測る環境で入れ替わります。2026年11月6日時点のArtificial Analysisの測定（同社の評価用タスクと計測環境による値）では、回答の最初のトークンまでがDeepSeek highで24.11秒、Gemini mediumで10.01秒と、LaoZhang経由の実測（DeepSeek 10.9秒、Gemini medium 22.0秒、1日・11回の中央値）とは逆の順でした。出力速度は同じ測定でDeepSeek 175トークン/秒、Gemini 116トークン/秒です。チャット画面のように最初の文字が大事な用途は、自分のプロンプトで両方を測ってから決めてください。待ち時間を問わないバッチ処理なら、比べるのは費用と正解率です。

## 入力の種類と出力上限：音声・動画・PDFはGemini、長い出力はDeepSeek

音声・動画・PDFをそのまま入力したいなら、選べるのはGemini 3.8 Flashです。モデルページでは入力がテキスト・画像・動画・音声・PDF、入力上限1,048,576トークン、出力上限65,536トークンとされています（[Gemini 3.8 Flashのモデルページ](https://aistudio.google.com/docs/models/gemini-3.8-flash)）。DeepSeek V4.1 Flashはコンテキスト1M、最大出力384Kで、画像入力（Vision）には対応していますが、料金ページの機能一覧に音声・動画・PDFの入力はありません。画像や音声の入力は今回の実測に含まれていません。Gemini APIの利用可能地域には、2026年11月6日時点で日本が含まれています。

周辺機能もGemini側が広く、Batch、コード実行、関数呼び出し、Googleマップによるグラウンディングに対応しています。Google検索によるグラウンディングは、Gemini 3以降のモデル共通で月5,000件まで無料、その後は1,000件あたり$14です。DeepSeek側はJSON出力、ツール呼び出し、Anthropic API形式に対応し、同時接続の上限は2,500です。DeepSeekにも別課金の検索APIがあり、料金は[DeepSeek検索APIの料金：1,000件$0.75、Claude Codeは11月1日から](https://blog.laozhang.ai/ja/posts/deepseek-search-api-pricing)で確認できます。

## 既定の思考レベルと変え方：DeepSeekはhigh、Geminiはmedium

DeepSeek V4.1 Flashの思考モードは既定でオンになっており、強さは`high`です。`reasoning_effort`には`low`・`high`・`max`を指定でき、`medium`や`xhigh`を送ると`high`、`minimal`は`low`として扱われます。`thinking`を`{"type": "disabled"}`にすると思考を止められます。思考モードでは`temperature`などのサンプリング設定がエラーにならずに無視されるので、既存コードの設定が効いていると思い込まないようにしてください（[DeepSeekの思考モードのガイド](https://api-docs.deepseek.com/guides/thinking_mode)）。

```python
from openai import OpenAI

client = OpenAI(base_url="https://api.deepseek.com", api_key="YOUR_DEEPSEEK_KEY")
resp = client.chat.completions.create(
    model="deepseek-flash",
    messages=[{"role": "user", "content": "..."}],
    reasoning_effort="high",                      # low / high / max
    extra_body={"thinking": {"type": "enabled"}},  # "disabled" で思考オフ
)
```

Gemini 3.8 Flashの既定はmediumで、選べるのは`low`・`medium`・`high`の3段階です。`minimal`はないため、思考を完全には止められません（[Gemini APIの思考のドキュメント](https://aistudio.google.com/docs/thinking)）。ドキュメントのパラメータ名は`thinking_level`で、今回の実測で使った`generateContent`系のリクエストでは次のように`generationConfig`の中に書きました。

```json
{
  "contents": [{"role": "user", "parts": [{"text": "..."}]}],
  "generationConfig": {
    "maxOutputTokens": 65536,
    "thinkingConfig": {"thinkingLevel": "medium", "includeThoughts": true}
  }
}
```

思考レベルを上げる前に、出力上限を確かめるほうが先です。Gemini highはmediumの2.6倍のトークンを出力し、11回分の費用は2.4倍、1回の所要時間の中央値は24.1秒から30.1秒に伸びましたが、易しい8問の正解数は同じ11/11でした。semverの問題でも、上限を65,536トークンにすればmediumで2回とも正解しています。DeepSeekの`max`とGeminiの`low`は今回測っていません。Artificial Analysisの指数では、DeepSeek maxはhighより4点高く、1タスクの費用は$0.46から$0.60に上がります。

## DeepSeek V4.1 FlashとGemini 3.8 Flashを乗り換える前に確認すること

乗り換えで最初に確認するのは、モデル名・エンドポイント・思考パラメータの3つです。DeepSeekのモデル名は`deepseek-flash`で、旧名の`deepseek-v4-flash`と`deepseek-v4-flash-vision-exp`も受け付けますが、どちらも1017版が応答し、Flashの料金で課金されます。エンドポイントはOpenAI形式が`https://api.deepseek.com`、Anthropic形式が`https://api.deepseek.com/anthropic`です。Geminiは`gemini-3.8-flash`をGeminiのAPI形式で呼び、思考のパラメータ名も返り値の形も異なるので、モデル名の置き換えだけでは動きません。

次に、出力上限を思考込みで見直します。DeepSeekの思考は`reasoning_content`として返り、Geminiは`includeThoughts`を付けたときだけ思考の要約を返します。返し方は違っても、思考トークンはどちらも出力として課金されます。Geminiの`maxOutputTokens`は思考と回答の合計なので、DeepSeekで使っていた上限をそのまま移すと、難しい問題で途中で打ち切られることがあります。

最後に、自分の処理から10〜20件のプロンプトを選んで両方に送り、返ってきたトークン数に上の計算式で単価を掛けてください。同じ文面でもトークン数は2倍以上ぶれることがあるので、1回ではなく複数回の合計で比べるのが安全です。DeepSeekを選ぶなら、その処理を日本時間のピークから外せるかもあわせて決めておきます。

## DeepSeek V4.1 FlashとGemini 3.8 Flashのよくある質問

### DeepSeek V4.1 Flash 1017と0910は何が違いますか？

1017は2026年10月17日のスナップショットを指す表記で、バージョン番号ではありません。V4.1 Flashの初版は2026年9月10日に公開され、10月17日の更新で、呼び出し方と料金は変えずにベンチマーク結果と出力の長さが改善されたとDeepSeekは説明しています（[DeepSeek APIの更新履歴](https://api-docs.deepseek.com/updates)）。今`deepseek-flash`を呼ぶと応答するのは1017版です。

### DeepSeek V4.1 FlashはローカルやGGUFで動かせますか？

DeepSeek V4.1 Flashは重みが公開されたオープンなモデル（Artificial Analysisの表記でLicense: Open）なので、ローカル実行の選択肢があるのはDeepSeek側だけです。Gemini 3.8 Flashは重みが公開されていないため、ローカルでは動かせません。

### Gemini 3.8 Flashの無料枠で比較を試せますか？

2026年11月6日時点で、Gemini 3.8 Flashは無料枠でも入力・出力とも無料で使えますが、無料枠で送った内容は製品の改善に使われ、Batchは無料枠では使えません。1日の上限は料金ページに数字が載っていないため、何件まで試せるかは[Gemini API無料枠の利用上限 2026：無料モデルと超えたらどうなるか](https://blog.laozhang.ai/ja/posts/gemini-api-free-tier)を参照してください。

### ほかのFlashや上位モデルと比べるなら？

DeepSeek V4.1 Flashをもう一つの安いFlashと比べるなら[DeepSeek V4.1 FlashとGLM-5.3-Flash比較：料金は時間帯で逆転](https://blog.laozhang.ai/ja/posts/deepseek-v4-1-flash-vs-glm-5-3-flash)、Gemini 3.8 Flashを高いモデルと同じ問題で比べた結果は[Sonnet 5.5とGemini 3.8 Flash比較：実測費用はFlashが2.4倍](https://blog.laozhang.ai/ja/posts/claude-sonnet-5-5-vs-gemini-3-8-flash)、3.8 Flashから上位に上げるべき場面は[Gemini 4 Argonと3.8 Flashの違い：実測コストと使い分け](https://blog.laozhang.ai/ja/posts/gemini-4-argon-vs-gemini-3-8-flash)にあります。主要5社の単価を横に並べたい場合は[AI API 料金比較：主要5社の単価と最安モデルの選び方](https://blog.laozhang.ai/ja/posts/cheapest-llm-models)が便利です。

## 参考資料

本文で参照している外部ページを、登場順に並べています。最終更新日：2026-11-06。

- [DeepSeek APIの料金ページ](https://api-docs.deepseek.com/quick_start/pricing) (api-docs.deepseek.com)
- [Gemini APIの料金ページ](https://aistudio.google.com/docs/pricing) (aistudio.google.com)
- [Artificial AnalysisのDeepSeek V4.1 Flash 1017とGemini 3.8 Flashの比較ページ](https://artificialanalysis.ai/models/releases/comparisons/deepseek-v4-1-flash-1017-vs-gemini-3-8-flash) (artificialanalysis.ai)
- [AI/ML APIのXへの投稿](https://x.com/aimlapi/status/2098056487465578894) (x.com)
- [Gemini 3.8 Flashのモデルページ](https://aistudio.google.com/docs/models/gemini-3.8-flash) (aistudio.google.com)
- [DeepSeekの思考モードのガイド](https://api-docs.deepseek.com/guides/thinking_mode) (api-docs.deepseek.com)
- [Gemini APIの思考のドキュメント](https://aistudio.google.com/docs/thinking) (aistudio.google.com)
- [DeepSeek APIの更新履歴](https://api-docs.deepseek.com/updates) (api-docs.deepseek.com)