Typ
Spezifikation
Preis
Eingabe
pro 1M Prompt-Token
$0.20
Ausgabe
pro 1 Million generierter Token
$0.80
Implizite Cache-Leseart
pro 1M zwischengespeicherten Eingabetoken
$0.02
Websuche (Linkup)
pro Aufruf beim Aufruf
$0.013
DeepSeek V4.1 Flash 1017 und Qwen3.8 Flash im direkten Vergleich: Spezifikationen, Fähigkeiten, Parameter und Live-Preise aus dem EmpirioLabs-Katalog.
DeepSeek 
Alibaba Cloud TextgenerierungDeepSeek V4.1 Flash 1017 von DeepSeek und Qwen3.8 Flash von Alibaba Cloud gehören beide zur Kategorie Textgenerierung und sind über die EmpirioLabs API verfügbar.
| Spezifikation | DeepSeek V4.1 Flash 1017 | Qwen3.8 Flash |
|---|---|---|
| Modell-ID | deepseek-v4-1-flash-1017 | qwen3-8-flash |
| Autor | DeepSeek | Alibaba Cloud |
| Veröffentlicht | 17. Okt. 2026 | 26. Aug. 2026 |
| Kontextfenster | 1M Token | 983.6K Token |
| Max. Ausgabe | 393.216 Token | 131.072 Token |
| Eingabe | Text Bild | Text Bild Video |
| Ausgabe | Text | Text |
| Strukturierte Ausgabe | JSON-Modus | JSON Schema |
| Region | Singapore | Singapore |
| Endpoints | POST /v1/chat/completions POST /v1/responses POST /v1/messages POST /v1beta/models/deepseek-v4-1-flash-1017:generateContent | POST /v1/chat/completions POST /v1/responses POST /v1/messages POST /v1beta/models/qwen3-8-flash:generateContent |
| Fähigkeiten |
Live-Preise aus dem EmpirioLabs-Katalog für beide Modelle. Jede Preistabelle entspricht immer dem, was die API berechnet.
Anfrageparameter, die jedes Modell auf EmpirioLabs angibt, mit den zulässigen Werten oder dem Bereich, wo einer gilt. Ein Strich markiert einen Parameter, den das Modell nicht angibt.
| Parameter | DeepSeek V4.1 Flash 1017 | Qwen3.8 Flash |
|---|---|---|
| temperature | 0 bis 2 Standard: 0.7 | 0 bis 1.99 Standard: 0.7 |
| top_p | 0 bis 1 Standard: 0.9 | 0 bis 1 Standard: 0.9 |
| max_tokens | 1 bis 393216 | 1 bis 131072 |
| stop | string | string |
| enable_thinking | boolean Standard: true | boolean Standard: true |
| reasoning_effort | none, low, medium, high, max Standard: medium | none, low, medium, high, max |
| thinking_budget | 1 bis 393216 Standard: 32768 | 1 bis 262144 |
| response_format | enum | enum |
| web_search_linkup | boolean Standard: false | - |
| disable_formatting | boolean Standard: false | boolean Standard: false |
| preserve_thinking | - | boolean Standard: true |
| seed | - | 0 bis 2147483647 |
| top_k | - | 1 bis 100 |
| presence_penalty | - | -2 bis 2 |
| repetition_penalty | - | 0.1 bis 2 |
| n | - | 1 bis 4 Standard: 1 |
Denken ist standardmäßig aktiviert und kann deaktiviert werden. Reasoning-Tokens werden als Ausgabetoken abgerechnet. Bildeingaben werden zusammen mit Text akzeptiert. Der JSON-Modus wird unterstützt. Strenge JSON-Schema-Ausgabe ist bei diesem Modell nicht verfügbar. Die optionale Linkup-Websuche wird nur beim Aufruf berechnet. Ab dem 27. Oktober 2026 werden die deepseek-v4-1-flash Modell-IDs von diesem Modell bereitgestellt.
Text-, Bild- und Videoeingabe werden unterstützt. Websuche, Web-Extractor, Code-Interpreter, text-to-image-Suche und image-to-image-Suche sind optionale integrierte Tools, die über tool_*-Parameter bereitgestellt werden. Websuche, text-to-image-Suche und image-to-image Suche fügen für jeden aufgerufenen Aufruf $0.02 hinzu; Web-Extractor und Code-Interpreter laufen ohne zusätzliche Kosten. Web-Extractor erfordert Websuche, und sowohl Web-Extractor als auch Code-Interpreter erfordern Nachdenken. Eine einzelne Anfrage kann ein Werkzeug mehrmals aufrufen, und jeder aufgerufene Aufruf wird abgerechnet. Thinking-Tokens werden als Output-Tokens abgerechnet.
DeepSeek V4.1 Flash 1017 bedient die OpenAI-kompatible Chat Completions API. Richte ein beliebiges OpenAI SDK mit deinem EmpirioLabs API-Schlüssel auf https://api.empiriolabs.ai/v1 und verwende die Modell-ID deepseek-v4-1-flash-1017. Beide Modelle werden über denselben Endpunkt aufgerufen. Setze model auf deepseek-v4-1-flash-1017 oder qwen3-8-flash. Hol dir einen API-Schlüssel im EmpirioLabs Dashboard.
curl https://api.empiriolabs.ai/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer $EMPIRIOLABS_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "deepseek-v4-1-flash-1017",
"messages": [
{"role": "user", "content": "Write a haiku about the ocean."}
]
}'Prompt-Tests und Vergleichsläufe, die beide Modelle abdecken.
DeepSeek V4.1 Flash 1017 ist die neuere Veröffentlichung (17. Okt. 2026); Qwen3.8 Flash erschien am 26. Aug. 2026. DeepSeek V4.1 Flash 1017 hat das größere Kontextfenster: 1M Token gegenüber 983.6K bei Qwen3.8 Flash. DeepSeek V4.1 Flash 1017 liefert bis zu 393.216 Ausgabe-Token pro Antwort, Qwen3.8 Flash bis zu 131.072. Die Spezifikationen, Preistabellen und Parameter auf dieser Seite stammen aus dem Live-Katalog von EmpirioLabs.
DeepSeek V4.1 Flash 1017 ist die neuere Veröffentlichung (17. Okt. 2026); Qwen3.8 Flash erschien am 26. Aug. 2026.
Qwen3.8 Flash hat den niedrigeren Preis für Eingabe (pro 1M Prompt-Token) und Ausgabe (pro 1 Million generierter Token). Beide Live-Preistabellen stehen auf dieser Seite und entsprechen immer dem, was die API berechnet.
Ja. Beide Modelle nutzen POST /v1/chat/completions mit demselben EmpirioLabs API-Schlüssel, die meisten Integrationen wechseln also durch Ändern des model Werts. Prüfe zuerst die Parametertabelle auf dieser Seite, wenn du dich auf einen modellspezifischen Parameter verlässt.
Ja. Öffne jedes Modell im EmpirioLabs Playground und führe denselben Prompt auf beiden aus, mit den Parametern, die die API bereitstellt.
Schauen Sie sich unsere Preise an oder kontaktieren Sie uns, wenn Sie Ihr eigenes Modell auf unserem Stack implementieren möchten.
