Gemini 3.8 Flash vs DeepSeek V4 Flash：多 7 分，账单 2.6 倍

Gemini 3.8 Flash 在 Artificial Analysis 智能指数 high 档拿 59 分，DeepSeek V4 Flash 0731 拿 52 分；跑完同一套指数前者花 $825.83，后者 $323.26，7 分差距对应 2.6 倍账单。调到 low 档两者在 52 分打平，但 AA 的每任务成本是 Gemini $0.24 对 DeepSeek $0.11。

Google 在 2026 年 9 月 2 日发布 Gemini 3.8 Flash，价格与 3.7 Flash 完全相同，Artificial Analysis 称它是「同等智力水平下最便宜的模型」。多数人拿来对比的会是 DeepSeek V4 Flash 0731，因为它是同一重量级里单价最低的那个。两句话都对，但回答的不是同一个问题。这篇把它们分开算。

先说结论：选哪个

• 要那多出来的 7 分，选 Gemini 3.8 Flash。 它在 Artificial Analysis 智能指数 high 档拿 59 分，DeepSeek 现役全系最高只有 53。它还收图片、音频和文件，输出速度约每秒 302 个 token。
• 52 分够用，选 DeepSeek V4 Flash 0731。 同为 52 分，AA 的每任务成本是 DeepSeek 高峰价 $0.11 对 Gemini 3.8 Flash low 档 $0.24，非高峰再减半。你让出的是约 2.2 倍的输出速度差距和多模态输入。
• 别比标价。 DeepSeek 跑完整套指数写了 2.1 亿 token，Gemini 3.8 Flash 写了 1.2 亿。单价只是账单里较小的那一半。
• 盯住 2027 年 1 月 1 日。 那天 Gemini 3.8 Flash 涨到 $1.50 / $7.50。下面所有 Gemini 的数字都只算 2026 年的。

9 月 2 日变了什么

Gemini 3.8 Flash 是 Google 六周内的第三个 Flash：7 月 21 日 3.6 Flash，8 月 13 日 3.7 Flash，然后是它。单价没动：每百万 token 输入 $0.75、输出 $3.75，和 3.7 Flash 同一档首发价，2026 年 12 月 31 日到期。

动的是模型写多少。Google 的发布文在这点上说得少见地直白（以下引文为译文）：「3.8 Flash 更肯下功夫。面对复杂任务，它表现出更强的钻研劲头——执行额外的推理步骤、反复调用工具。有时它会消耗更多 token 来把表现拉满，尤其在较高的 effort 档位。」对讲效率的场景，Google 的建议是调低 effort，或者「继续用 Gemini 3.7 Flash，它仍然得到完整支持」。

同一天还发了 Gemini 3.8 Flash Cyber，一个做漏洞检测的变体，只向 Google 的 Fairwind 计划成员开放。它不是通用 API 模型，本文不比它。

规格速览

智能指数、token 数和花费来自 Artificial Analysis，2026 年 9 月 3 日读数。DeepSeek 带视觉的 deepseek-v4-flash-vision-exp 是另一个模型，不在这张表里。

Artificial Analysis 跑分：Gemini 3.8 Flash 59 分对 DeepSeek 52 分

Gemini 3.8 Flash 在 Artificial Analysis 智能指数上比 DeepSeek V4 Flash 0731 高 7 分，59 对 52，但只在 high 档成立。 Artificial Analysis 给每个模型的每个推理档位一个综合分。这一带的排位：

这张表能读出两件事。

第一，标题上的 7 分差距只在 high 档存在。按默认的 medium 上线，差距是 5 分；调到 low，两者在 52 分打平。

第二，天花板比差距更要紧。DeepSeek V4 Flash 0731 的 52 分，只比 DeepSeek 自家旗舰 V4 Pro 0813 的 53 分低 1 分。如果你的任务需要 57 或 59，DeepSeek 那边没有可选的模型。这场对比只在 52 分及以下成立。

输出 token：DeepSeek V4 Flash 2.1 亿对 Gemini 3.8 Flash 1.2 亿

DeepSeek V4 Flash 0731 跑完 Artificial Analysis 指数输出了 2.1 亿 token，Gemini 3.8 Flash（high）是 1.2 亿，DeepSeek 写了 1.75 倍。 Artificial Analysis 会记录每个模型跑完指数用了多少输出 token。Gemini 3.8 Flash（high）用了 1.2 亿，AA 标注为「非常啰嗦」，同类模型中位数是 7100 万。DeepSeek V4 Flash 0731 用了 2.1 亿，「在同等规模的开放权重模型里处于偏高一端（中位数：1.1 亿）」。

所以两个都话多，但 DeepSeek 写的是 Gemini 的 1.75 倍，而且每一个 token 都按输出价计费。速度让这件事雪上加霜：每秒 138 个 token，DeepSeek 吐出同样多的 token 要花 Gemini 3.8 Flash 约 2.2 倍的时间，而它还吐得更多。

单看 3.8 Flash，AA 测到每任务平均输出 token 比 3.7 Flash 多 30%，到 4.8 万；high 档每任务成本从 $0.40 涨到 $0.58。同一张价目表，账单高约 45%（AA 把它约成 40% 左右）。Google 提醒的就是这个数。

Gemini 3.8 Flash 价格 vs DeepSeek V4 Flash 价格：先看标价，再看账单

先看标价。每百万 token，美元：

DeepSeek 的高峰时段是周一到周五 UTC 01:00–04:00 和 06:00–10:00，其余时间都算非高峰，价格正好减半。这个窗口工作日每天只有 7 小时，能排期的批处理任务基本碰不到高峰价。这套费率见于 DeepSeek 2026 年 8 月 13 日的更新日志，8 月 16 日 16:00 UTC 生效，官方中文原话是「我们将采用峰谷定价，闲时价格为高峰时段价格的一半」。此前 V4 Flash 标价输入 $0.14、输出 $0.28，所以即便是非高峰那一列，也是首发价的 1.6 到 2.4 倍。

再看账单。Artificial Analysis 跑完整套智能指数，Gemini 3.8 Flash（high）花了 $825.83，DeepSeek V4 Flash 0731 花了 $323.26，后者按 $0.44 / $1.32 的高峰价计。同一套任务，7 分差距，2.6 倍价差。

AA 还单独给出一个「每任务成本」，和指数总花费是两套算法：Gemini 3.8 Flash high $0.58、medium $0.41、low $0.24，DeepSeek V4 Flash 0731 按 $0.44 / $1.32 的高峰价是 $0.11。非高峰把 DeepSeek 每一行都减半，约 $0.055，这最后一个数是我们算的，AA 没有给出。两套 AA 数字给出的倍数并不一致：指数总额是 2.6 倍，每任务成本是 5.3 倍，按你的采购方式取用，整体工作量看总额，单次调用看均值。

把 52 分的几个放到一起：

同等智力下，DeepSeek 即便按高峰价，每任务也只要一半左右，非高峰只要四分之一。Gemini 3.8 Flash low 档多花的这 $0.13，换来的是约 2.2 倍的输出速度，以及图片、音频、视频和文件输入。

两个会动账单的细节

缓存。 Gemini 3.8 Flash 读缓存 $0.075，是新输入的十分之一。DeepSeek 缓存命中高峰价 $0.014，是未命中的三十一分之一。如果你的 prompt 共享一段长前缀，DeepSeek 的缓存是两张价目表上最便宜的输入 token。如果不共享，这一列跟你无关。

2027 年的断崖。 2027 年 1 月 1 日 Gemini 3.8 Flash 单价翻倍，token 用量不变的话，三档每任务成本会从 $0.58 / $0.41 / $0.24 变成约 $1.16 / $0.82 / $0.48。DeepSeek 的定价页只有一句「产品价格可能发生变动，DeepSeek 保留修改价格的权利」。做十二个月的成本模型，这两行都得放进去。

什么时候选 Gemini 3.8 Flash

• 任务需要 53 分以上。那条线之上没有 DeepSeek 可选。
• 输入里有图片、音频、视频或 PDF。
• 在乎延迟：约每秒 302 个 token，AA 的每任务时长 low 档 0.8 分钟、high 档 2.5 分钟。
• 你的流量没法绕着每天 7 小时的 UTC 窗口排。

什么时候选 DeepSeek V4 Flash 0731

• 52 分够用，而且能跑非高峰，或者 prompt 共享很长的缓存前缀。
• 一次调用需要 384K 输出 token。
• 想要开放权重，以后自己部署。
• 只有文本就够。视觉版是另一个实验性模型。

什么时候两个都不选

如果你已经在用 Gemini 3.7 Flash 而且够用，Google 自己都说别动。3.7 Flash 56 分，AA 每任务 $0.40；3.8 Flash medium 档 57 分，$0.41。那 1 分几乎免费，但为了 59 分上 high 档就不免费了，而 3.7 Flash 仍然得到完整支持。各档位的价格细节见 Gemini 3.7 Flash API 接入指南。

如果你在 DeepSeek V4 Flash 和 Gemini 3.6 Flash 之间犹豫，之前那篇对比在 52 分这一层依然成立；3.8 Flash 的 low 档以自己 $0.75 / $3.75 的单价挤进了这个 52 分平局，而且按 AA 的数据，每任务成本比 3.6 Flash high 档低约 30%。

通过 Ofox 同时试：一个端点，一把 Key

DeepSeek V4 Flash 0731 在 Ofox 目录里，ID 是 deepseek/deepseek-v4-flash-0731，每百万 token 输入 $0.44、输出 $1.32、缓存读取 $0.014。这几个数字和 DeepSeek 高峰时段费率一致，一口价：Ofox 上没有非高峰窗口。也就是说 AA 按这组费率测出的每任务 $0.11 就是适用于你的那一行，非高峰那一行不适用。

Gemini 3.8 Flash 截至 2026 年 9 月 3 日尚未进入 Ofox 目录。 google/gemini-3.7-flash 在，Google 线路输入 $0.75、输出 $3.75（同页 CloudVertex 线路为 $1.50 / $7.50，/v1/models 的 pricing 字段目前返回的是后者），和 3.8 Flash 单价相同。下面这段循环今天跑的是 DeepSeek 对 3.7 Flash；3.8 Flash 上架后改一个字符串就行。GET /v1/models 返回的目录才是能调什么的最终依据。

from openai import OpenAI

client = OpenAI(base_url="https://api.ofox.io/v1", api_key="YOUR_OFOX_API_KEY")

MODELS = [
    "deepseek/deepseek-v4-flash-0731",
    "google/gemini-3.7-flash",   # 3.8 Flash 上架后换成 google/gemini-3.8-flash
]

prompt = "重构这个函数，去掉嵌套循环。只返回代码。"

for model in MODELS:
    r = client.chat.completions.create(
        model=model,
        messages=[{"role": "user", "content": prompt}],
    )
    u = r.usage
    print(f"{model:36} in={u.prompt_tokens:6} out={u.completion_tokens:6}")

记 completion_tokens，不要只记延迟。这篇里所有不是标价的结论，最后都落在你自己流量上的这一列。

来源

• https://blog.google/innovation-and-ai/models-and-research/gemini-models/3-8-flash-and-3-8-flash-cyber/
• https://ai.google.dev/gemini-api/docs/pricing
• https://ai.google.dev/gemini-api/docs/latest-model
• https://artificialanalysis.ai/articles/gemini-3-8-flash
• https://artificialanalysis.ai/models/gemini-3-8-flash
• https://artificialanalysis.ai/models/deepseek-v4-flash
• https://artificialanalysis.ai/models/releases/deepseek-v4-flash
• https://api-docs.deepseek.com/quick_start/pricing
• https://api-docs.deepseek.com/updates
• https://ofox.io/zh/models/deepseek/deepseek-v4-flash-0731

价格、指数分数与 token 数均于 2026 年 9 月 3 日核对。Ofox 目录收录情况同日核对自线上 /v1/models 接口，Ofox 价格取自模型页。