DeepSeek-V4-Pro (DeepSeek) و Qwen3.8-Omni-Flash (Qwen) را از نظر قیمت، بافت، قابلیت‌ها و تاخیر مقایسه کنید.
کنار هم
قیمت، ارائه‌دهنده، کانتکست، قابلیت‌ها، تاخیر و مبنای منبع را مقایسه کنید.
| Model | Provider | Input | Output | Context | Capabilities | Best for | Latency | Status | Source |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| DeepSeek-V4-Prodeepseek/deepseek-v4-pro | DeepSeek | $1.65 / 1M tokens | $3.31 / 1M tokens | 1M | StreamingTool callingJSON modeLong context | Chinese Q&A, general chat | 2503-4012ms | Catalog | Platform curated |
| Qwen3.8-Omni-Flashqwen/qwen3.8-omni-flash | Qwen | $0.12 / 1M tokens | $0.4 / 1M tokens | 1M | StreamingTool callingJSON modeVision | image understanding, multimodal chat | 2986-9911ms | Catalog | Platform curated |
پرسش‌های متداول
Qwen3.8-Omni-Flash ارزان‌تر از DeepSeek-V4-Pro است ($0.12 / 1M tokens input / $0.4 / 1M tokens output در برابر $1.65 / 1M tokens input / $3.31 / 1M tokens output). هزینه واقعی به ترکیب token ورودی و خروجی شما بستگی دارد، بنابراین بهتر است آن را با ماشین‌حساب قیمت و بر پایه ترافیک واقعی برآورد کنید.
هر دو مدل پنجره بافت یکسانی ارائه می‌دهند: 1M token.
هر دو مدل برای Long context مناسب هستند. اگر اولویت اصلی هزینه است Qwen3.8-Omni-Flash را انتخاب کنید، و اگر پنجره بافت بزرگ‌تر می‌خواهید DeepSeek-V4-Pro را برگزینید. پیش از فرستادن ترافیک پروداکشن، هر دو را با پرامپت‌های واقعی آزمایش کنید.