DeepSeek V4.1 Flash vs Gemini 3.8 Flash: тест цены и что выбрать

Если ваша нагрузка — только текст (бэкенд чата, помощник для кода, массовое реферирование), начинайте с DeepSeek V4.1 Flash (deepseek-flash, сейчас это снимок 1017). 6 ноября 2026 года одни и те же 11 задач с автоматической проверкой ответов прошли через обе модели с настройками по умолчанию: DeepSeek на уровне размышления high, Gemini 3.8 Flash (gemini-3.8-flash) на medium. Обе решили все 11, но по официальным ценам на эту дату DeepSeek обошлась в $0,0286 вне пиковых часов, а Gemini — в $0,1236, то есть в 4,3 раза дороже. В будний пик DeepSeek разница сокращается до 2,2 раза, а после 1 января 2027 года, когда Google удвоит цены, вырастет до 8,6 раза.

Gemini 3.8 Flash стоит выбрать, если на вход идут аудио, видео или PDF: из нетекстового ввода DeepSeek принимает только изображения. По индексу Artificial Analysis Gemini заметно сильнее в вопросах на знание фактов и в научных задачах, а её бесплатный уровень и пакетный режим за полцены удобны для прототипа и фоновой обработки. Для читателей из России важно другое: России нет в официальном списке регионов Gemini API.

Что сделать сразу: оставьте у обеих моделей уровень размышления по умолчанию, потому что high у Gemini в тесте стоил почти в 2,5 раза больше medium и не дал ни одного дополнительного верного ответа. Если отдаёте Gemini длинные рассуждения, поднимите maxOutputTokens до 65 536. С лимитом 32 000 токенов Gemini в трёх вызовах из четырёх не успела выдать решение трудной задачи на разбор диапазонов версий: бюджет кончился, пока она ещё размышляла. С лимитом 65 536 она решила задачу все четыре раза — но в 8–12 раз дороже DeepSeek.

DeepSeek или Gemini: какую Flash-модель брать под вашу нагрузку

Выбор решают четыре условия: какой ввод вы отправляете, какой длины нужны ответы, в какие часы идут запросы и будет ли модель работать после 1 января 2027 года. Если вход текстовый, ответы короче 65 536 токенов и важна цена, DeepSeek V4.1 Flash дешевле в любой час; Gemini 3.8 Flash из этих двух остаётся единственным вариантом, когда нужен ввод аудио, видео или PDF, и разумным выбором для задач на фактические знания.

По состоянию на 6 ноября 2026 года России нет в официальном списке регионов Gemini API, поэтому из России Gemini 3.8 Flash доступна только через аккаунт в разрешённом регионе или через сторонний шлюз; варианты и цены разобраны в статье «Как купить доступ к Gemini API в России: ключ $0, цены 2026–2027».

Если кандидатов больше двух, пригодятся соседние сравнения: DeepSeek против другой дешёвой модели — «DeepSeek V4.1 Flash vs GLM-5.3-Flash: сравнение цены по нагрузке», Gemini 3.8 Flash против более дорогой модели на тех же задачах — «Claude Sonnet 5.5 vs Gemini 3.8 Flash: сравнение и тест цены», а момент, когда стоит подниматься выше 3.8 Flash, — «Gemini 4 Argon vs 3.8 Flash: сравнение, тест цены и что выбрать». Более широкий рейтинг цен — в статье «Сравнение цен AI API: какая модель дешевле для вашей нагрузки».

Цена одной и той же работы: тест 6 ноября 2026 года

На 11 вызовах с настройками по умолчанию DeepSeek V4.1 Flash обошлась в $0,0286 вне пика и в $0,0572 в пик, а Gemini 3.8 Flash на medium — в $0,1236 по ценам 2026 года; все три конфигурации решили все задачи. Разница в цене за задачу меньше разницы в цене за токен: выход у Gemini дороже в 6,25 раза ($3,75 против $0,60 за 1 млн токенов вне пика), но на medium она потратила меньше выходных токенов, чем DeepSeek на high, — 30 467 против 44 807. Поэтому итоговый множитель вышел 4,3, а не 6.

Условия теста. Вызовы шли 6 ноября 2026 года с 12:50 до 13:00 UTC (пятница, 15:50–16:00 по Москве, вне пика DeepSeek) через шлюз LaoZhang, одним ключом для обеих моделей, все ответы потоковые. DeepSeek вызывалась как deepseek-flash через OpenAI-совместимый /v1/chat/completions с включённым размышлением, reasoning_effort: "high" и max_tokens 32 000; в каждом ответе модель называла себя deepseek-v4-1-flash-261017. Gemini вызывалась через streamGenerateContent с thinkingLevel medium и high и maxOutputTokens 32 000, и вызов засчитывался, только если каждая часть ответа была помечена gemini-3.8-flash. Системного сообщения, инструментов и temperature не было. Задачи: словесная арифметическая задача, пять функций на Python со скрытыми тестами (от 8 до 25 тестов на функцию, в том числе вычислитель выражений без eval и разбор строки CSV), подсчёт чисел меньше миллиона с суммой цифр 27 (ответ 55 252) и пересказ статьи в 6 723 слова ровно пятью пунктами. Пять задач прошли по одному разу, три трудные — по два, отсюда 11 вызовов на конфигурацию.

Стоимость посчитана не по списаниям, а по формуле: (ввод − попадания в кэш) × цена ввода + попадания в кэш × цена кэша + вывод × цена вывода, всё за 1 млн токенов. Токены размышления у обеих моделей оплачиваются как вывод. Цены DeepSeek по странице цен DeepSeek API: ввод $0,15, кэш $0,003, вывод $0,60 вне пика и вдвое больше в пик. Цены Gemini по странице цен Gemini API: $0,75 за ввод и $3,75 за вывод до 31 декабря 2026 года. В пересчёте на 1 000 таких вызовов это $2,60 у DeepSeek вне пика, $5,20 в пик, $11,24 у Gemini на medium сейчас и $22,47 после 1 января 2027 года.

Ограничения тоже надо знать: один маршрут, один день и один-два прогона на задачу — это наблюдение, а не бенчмарк. Прямой API DeepSeek и эндпоинт Google AI Studio не проверялись, и шлюз мог влиять на время ответа. Разброс заметен даже на одинаковых вызовах: вычислитель выражений DeepSeek в первый раз решила за 8 708 токенов вывода ($0,0053), во второй — за 19 986 ($0,0120); Gemini на medium на той же задаче стоила $0,0156 и $0,0274, на high — $0,0614 и $0,0845. На пересказе статьи в 6 723 слова DeepSeek обошлась в $0,0025, Gemini на medium — в $0,0176.

Цифры Gemini воспроизводятся. 26 октября 2026 года те же 8 задач с тем же ключом прошли через Gemini 3.8 Flash на high без потоковой передачи: 11 из 11, 80 277 токенов вывода и $0,3104, то есть разница с результатом 6 ноября ($0,3028) меньше 3 %.

На самом шлюзе LaoZhang цены другие только у DeepSeek: $0,44 за ввод и $1,32 за вывод без деления на пик, а Gemini стоит столько же, сколько у Google. Тот же объём работы по этому прайсу обходится в $0,0643 у DeepSeek, и разрыв с Gemini сжимается до 1,9 раза на medium и 4,7 раза на high.

Разница токенизаторов на итог почти не влияет. Один и тот же русский текст в 3 000 символов DeepSeek посчитала как 1 039 токенов ввода, Gemini — как 1 072 (на 3,2 % больше); на английском разница 10,9 %, на статье в 6 723 слова — 8,8 %.

Трудные задачи: semver потребовал от Gemini 65 536 токенов вывода

Восемь задач первого раунда обе модели решили полностью, поэтому в тот же день, примерно с 12:55 до 13:26 UTC (вне пика DeepSeek), прошёл второй раунд из трёх задач, на которых модели могут разойтись, по два вызова на каждую конфигурацию. С тем же лимитом вывода 32 000 токенов DeepSeek на high решила 6 из 6, Gemini на medium — 5 из 6, на high — 4 из 6. Все промахи Gemini пришлись на одну задачу и имели одну причину: ответ обрывался с finishReason: MAX_TOKENS, пока модель ещё размышляла (от 30 719 до 31 898 токенов размышления), и законченного блока кода в ответе не было. Неверного кода Gemini не выдала ни разу.

Задача — функция проверки версий по диапазонам в стиле npm (semver): ^, ~, диапазоны через дефис, || и правило для предварительных версий, 36 скрытых тестов. DeepSeek оба раза прошла 36 из 36, потратив 24 531 и 23 154 токена вывода, 150 и 141 секунду и $0,0148 и $0,0139 вне пика ($0,030 и $0,028 в пик). Тот же запрос к Gemini повторили с лимитом 65 536 токенов, указанным в карточке модели, и все четыре вызова прошли 36 из 36. На medium ушло 30 421 и 30 794 токена, $0,1144 и $0,1158, 199 и 218 секунд; на high — 55 224 и 38 875 токенов, $0,2074 и $0,1461, 308 и 300 секунд. Значит, Gemini эту задачу решает, но ей нужен больший бюджет вывода, и она обходится примерно в 8 раз дороже DeepSeek на medium и примерно в 12 раз на high. Расход Gemini на medium колеблется около 30 000 токенов, так что лимит 32 000 стоит на самой границе, а оборванный вызов всё равно оплачивается: каждый из трёх неудачных стоил около $0,12.

Две другие задачи не различили модели. В статье на 6 723 слова были спрятаны три заметки о проекте — бюджет, расход и более поздняя поправка на +25 %, — и правильную сумму $76,80 нашли все четыре ответа Gemini (по два на medium и high) и оба ответа DeepSeek. В вопросах о стандартной библиотеке Python 3.13 были две выдуманные функции, statistics.winsorized_mean и functools.memoize_method, и во всех шести вызовах (по два у DeepSeek на high и у Gemini на medium и high) модели ответили, что таких функций нет.

На задаче с длинной статьёй видно и кэширование. При повторе того же запроса на 10 387 токенов DeepSeek сообщила о 10 368 токенах из кэша, и вызов стоил $0,0004 вместо $0,0019. Gemini при повторе взяла из неявного кэша 8 168 токенов из 11 300, и цена упала с $0,0107 до $0,0054. Ни у одной модели кэш не нужно было настраивать.

Gemini 3.8 Flash умнее? Индекс Artificial Analysis после снимка 1017

По общему индексу модели почти вровень, а различия видны в отдельных тестах. В Intelligence Index v5.0.1 от Artificial Analysis DeepSeek V4.1 Flash 1017 набирает 29 баллов на high, 33 на max и 19 без размышления, а Gemini 3.8 Flash — 30 на medium, 31 на high и 23 на low. DeepSeek впереди в агентном программировании в терминале: Terminal-Bench 4.0 — 28,8 % на high и 33,8 % на max против 19,7 % у Gemini на high. Gemini впереди в научных задачах (HLE-Diamond — 33,1 % против 25,3 %, CritPt v2 — 46,5 % против 25,0 %, оба раза Gemini на high против DeepSeek на max) и особенно в тесте AA-Omniscience на знание фактов: 23–24 против 1–2.

Стоимость одной задачи индекса у Artificial Analysis — $0,46 у DeepSeek на high и $6,26 у Gemini на medium. Но DeepSeek там посчитана по пиковым ценам ($0,30 за ввод и $1,20 за вывод), так что вне пика её цифра была бы примерно вдвое ниже.

1017 — это метка снимка от 17 октября 2026 года, а не номер версии. В журнале обновлений DeepSeek API сказано, что цена и способ вызова не изменились, результаты в тестах выросли, а время выполнения задач и длина вывода сократились. Поэтому данные, собранные до 17 октября, описывают прежний снимок 0910. Например, в тесте aimlapi начала октября на шести 3D-сценах three.js DeepSeek потратила 168 тыс. токенов вывода и $0,27 против 21 тыс. и $0,11 у Gemini; на снимке 1017 в тесте 6 ноября задачи были другими, но DeepSeek на high выдала 44 807 токенов против 30 467 у Gemini на medium, то есть разрыв в объёме вывода оказался намного меньше.

Почему в других сравнениях DeepSeek и Gemini другие цифры

Если цифры в другом сравнении этой пары не сходятся с приведёнными здесь, причина обычно одна из трёх. Первая — дата данных: всё, что собрано до 17 октября 2026 года, относится к снимку 0910, и в одной и той же таблице старая строка DeepSeek может стоять ниже Gemini, а строка 1017 — вровень с ней. Вторая — чья это цена: под видом цен DeepSeek встречаются ставки сторонних провайдеров вроде $0,09 за ввод и $0,30 за вывод, которых нет в прайсе DeepSeek, а официальные цены — $0,15 и $0,60 вне пика и $0,30 и $1,20 в пик. Третья — уровень размышления: в индексе Artificial Analysis DeepSeek на max опережает Gemini на low на 10 баллов (33 против 23), а при умолчаниях отстаёт на один (29 против 30).

Ещё два признака ненадёжной таблицы. Итоговый счёт вроде «3:0» складывается из галочек напротив функций и ничего не говорит о качестве ответов. А максимальный вывод DeepSeek в 943 718 или 1 048 576 токенов противоречит документации DeepSeek, где указано 384K.

Время до первого слова ответа: 10,9 с у DeepSeek против 22 с у Gemini

В тесте 6 ноября DeepSeek начинала ответ примерно вдвое раньше Gemini, но с оговоркой: первым она присылает не ответ, а текст размышления. Потоковая передача DeepSeek стартует через 2,6 секунды, и это поток поля reasoning_content, а первое слово самого ответа приходит по медиане через 10,9 секунды. Gemini без запроса кратких мыслей молчит до начала ответа, поэтому у неё первый токен и первое слово ответа совпадают.

На трудных задачах второго раунда картина та же: первое слово ответа через 9,4 секунды у DeepSeek, 27,0 у Gemini на medium и 42,1 на high. Но суммарное время всех 11 вызовов первого раунда у DeepSeek больше — 363 секунды против 301 у Gemini на medium, потому что один вызов вычислителя выражений занял 153,5 секунды.

На стенде Artificial Analysis, где задачи длиннее и маршрут другой, порядок обратный: первое слово ответа у DeepSeek на high через 24,11 секунды, у Gemini на medium — через 10,01, хотя скорость генерации у DeepSeek выше (175 токенов в секунду против 116). Если в вашем чате пользователь ждёт ответа, замерьте это на своих запросах и своём маршруте; если ожидание неприятно, можно показывать пользователю поток размышления DeepSeek, пока не начался ответ.

Пиковые часы DeepSeek по Москве и цены Gemini с 1 января 2027 года

Множитель между моделями зависит от часа запроса и от даты. В будни DeepSeek берёт пиковую цену с 04:00 до 07:00 и с 09:00 до 13:00 по Москве (01:00–04:00 и 06:00–10:00 UTC); в выходные и в китайские государственные праздники весь день действует цена вне пика, которую DeepSeek определяет как половину пиковой. Если ваши запросы идут утром московского рабочего дня, считайте по пиковой цене: разница с Gemini в тесте при этом сокращается вдвое. Как переносить задачи на непиковое время, разобрано в статье «Цены DeepSeek API в пиковые часы: когда задачу стоит отложить».

С 1 января 2027 года Gemini 3.8 Flash подорожает вдвое: $1,50 за 1 млн токенов ввода, $7,50 за вывод, $0,15 за кэш и $1,00 за 1 млн токенов кэша в час хранения. Тогда та же работа из теста будет стоить у Gemini на medium в 8,6 раза больше, чем у DeepSeek вне пика, и в 4,3 раза больше, чем у DeepSeek в пик. Batch и Flex у Gemini вдвое дешевле стандартных цен, так что в 2027 году пакетная обработка будет стоить столько же, сколько обычные вызовы сейчас. Бесплатный уровень Gemini API не берёт денег ни за ввод, ни за вывод, но дневные лимиты Google не публикует; подробности — в статье «Gemini API Free Tier 2026: ключ бесплатно, какие модели и лимиты».

Уровень размышления: high у DeepSeek, medium у Gemini — менять ли

Умолчания у моделей разные, и менять их стоит только по результатам на ваших задачах. У DeepSeek размышление по умолчанию включено на уровне high; параметр reasoning_effort принимает low, high и max (значения minimal, medium и xhigh приводятся к ближайшему), а выключается размышление через {"thinking": {"type": "disabled"}}. У Gemini 3.8 Flash по умолчанию medium, доступны low, medium и high, уровня minimal нет, а задаётся он через thinkingLevel в thinkingConfig. Токены размышления у обеих моделей оплачиваются по цене вывода.

Поднимать Gemini до high тест 6 ноября не советует: на 8 задачах первого раунда расход вывода вырос в 2,6 раза, цена — в 2,45 раза, медиана ответа — с 24,1 до 30,1 секунды, а верных ответов не прибавилось. На трудной задаче второго раунда high и вовсе дважды упёрся в лимит 32 000. В индексе Artificial Analysis high прибавляет Gemini один балл (31 против 30). У DeepSeek уровень max даёт в том же индексе 33 балла против 29 на high при цене задачи $0,60 против $0,46, а без размышления модель опускается до 19 баллов. Уровни max и low у DeepSeek, режим без размышления и low у Gemini в тесте 6 ноября не проверялись.

Переход между deepseek-flash и gemini-3.8-flash: что проверить

Заменить имя модели недостаточно: у моделей разные форматы API, параметры размышления и лимиты вывода. Таблица ниже — по документации DeepSeek и Google на 6 ноября 2026 года.

Перед переключением трафика пройдите по пунктам:

1. Перепишите вызов под формат другой модели: у Gemini свой формат запроса, у DeepSeek — OpenAI-совместимый или формат Anthropic.
2. Если переходите на DeepSeek и используете инструменты с включённым размышлением, передавайте reasoning_content всех прошлых ходов обратно в запрос, иначе DeepSeek API вернёт ошибку 400.
3. Проверьте код, который опирается на temperature, presence_penalty или frequency_penalty: в режиме размышления DeepSeek их молча игнорирует.
4. Для рассуждающих задач на Gemini задайте maxOutputTokens 65 536 и следите за finishReason: ответ с MAX_TOKENS оплачивается полностью, даже если кода в нём нет.
5. Пересчитайте бюджет по полю usage из своих ответов, вместе с токенами размышления, по формуле выше, отдельно для пиковых часов DeepSeek и для цен Gemini 2027 года.
6. Прогоните на обеих моделях свои типичные запросы и сравните ответы, а не только цену: из 11 задач теста модели разошлись на одной, и на вашей нагрузке это может быть другая.