DeepSeek V4.1 Flash เทียบกับ Gemini 3.8 Flash: เบนช์มาร์ก ราคา และแนวทางเลือกใช้

Google เปิดตัว Gemini 3.8 Flash เมื่อวันที่ 2 กันยายน 2026 ถือเป็นรุ่น Flash ครั้งที่สามในหกสัปดาห์ ต่อมาแปดวัน DeepSeek ก็ตอบด้วย DeepSeek V4.1 Flash โมเดล mixture-of-experts ขนาด 552B ภายใต้สัญญาอนุญาต MIT ที่เปิดใช้งานพารามิเตอร์ 8B ตอนรับอินพุต และ 16B ตอนสร้างเอาต์พุต

ทั้งสองค่ายเรียกโมเดลของตนว่าเป็นม้าทำงานสำหรับเอเจนต์เขียนโค้ด และทำคะแนนได้ใกล้เคียงกันในเบนช์มาร์กสำคัญ นั่นทำให้การตัดสินใจครั้งนี้ยากกว่ากรอบคิดเปิด-ปิดแบบเดิม เพราะโมเดลที่ราคาถูกกว่าไม่ได้อ่อนกว่าในเบนช์มาร์กร่วมที่ทั้งสองเผยแพร่

ในบทความนี้ จะเปรียบเทียบ DeepSeek V4.1 Flash และ Gemini 3.8 Flash ในมิติของเบนช์มาร์ก ราคา ความเปิดกว้าง มัลติโหมด และการทดสอบสร้างงานจริงที่รันกับทั้งสองโมเดล

หากต้องการเจาะลึกทีละโมเดล ดูได้ที่ คู่มือ DeepSeek V4.1 Flash และ คู่มือ Gemini 3.8 Flash และ 3.8 Flash Cyber

สรุปย่อ

• DeepSeek V4.1 Flash ทำได้ทัดเทียมหรือเหนือกว่าเล็กน้อยบนทุกเบนช์มาร์กเอเจนต์โค้ดดิ้งที่ทั้งสองค่ายเผยแพร่ และชนะการทดสอบตัวจัดตารางแบบลงมือทำของเราในครึ่งหนึ่งของจำนวนเทิร์น
• Gemini 3.8 Flash มีค่าใช้จ่ายต่อโทเค็นอินพุตสูงกว่า 2.5 เท่า และเอาต์พุตสูงกว่า 3.1 เท่าในวันนี้ และจะขึ้นราคาเป็นสองเท่าในวันที่ 1 มกราคม 2027
• Gemini 3.8 Flash มีขอบเขตกว้างกว่า: รับอินพุตเสียง วิดีโอ และ PDF และมาพร้อมเครื่องมือโฮสต์ของ Google
• เลือก DeepSeek V4.1 Flash สำหรับเอเจนต์เขียนโค้ดปริมาณมาก งานแบบแบตช์ ลูปที่พึ่งแคชมาก หรือกรณีที่ต้องโฮสต์เอง
• เลือก Gemini 3.8 Flash เมื่ออินพุตเป็นมัลติโหมด เมื่อพัฒนาใน Google AI Studio หรือ Antigravity หรือเมื่ออยากได้เอเจนต์งานความรู้ที่มีคะแนนโดเมนเผยแพร่

DeepSeek V4.1 Flash คืออะไร?

DeepSeek V4.1 Flash คือโมเดล mixture-of-experts แบบ open-weight ภายใต้สัญญาอนุญาต MIT เปิดตัวโดย DeepSeek เมื่อวันที่ 10 กันยายน 2026 และเป็นสมาชิกขนาดเล็กที่สุดของสถาปัตยกรรมตระกูลใหม่

ตาม รายงานเทคนิค V4.1 แคช KV ต้องการ 890 ไบต์ต่อโทเค็น ราวหนึ่งในสี่ของที่ DeepSeek V4 Flash ต้องใช้ ซึ่งเป็นที่มาหลักของการประหยัดต้นทุน

อ่านรายละเอียดเต็มใน คู่มือ DeepSeek V4.1 Flash และสำหรับการตั้งค่าท้องถิ่นของเจนก่อนหน้า ดูบทความสอน รัน DeepSeek V4 Flash ด้วย Unsloth Studio และ OpenCode

Gemini 3.8 Flash คืออะไร?

Gemini 3.8 Flash คือโมเดลระดับ Flash ที่ทรงพลังที่สุดของ Google เปิดตัว 2 กันยายน 2026 สามสัปดาห์หลัง Gemini 3.7 Flash และต่อยอดจากรุ่นนั้น

ตัวเลือกการออกแบบที่เป็นเอกลักษณ์คือ “ทำงานหนักขึ้น”: สำหรับงานซับซ้อน จะเพิ่มขั้นตอนการให้เหตุผลและเรียกใช้เครื่องมือแบบวนซ้ำ และ Google ระบุว่าอาจใช้โทเค็นมากขึ้นเมื่อปรับระดับความพยายามสูง

คู่มือ Gemini 3.8 Flash ของเราครอบคลุมการเปิดตัวและรุ่น Cyber ที่เข้าถึงจำกัด และ บทเรียน API ของ Gemini 3.8 Flash แนะนำ Interactions API ระดับการคิด และการเรียกฟังก์ชันใน Python

DeepSeek V4.1 Flash เทียบกับ Gemini 3.8 Flash: เผชิญหน้ากันตรงๆ

ในหกมิติต่อไปนี้ DeepSeek V4.1 Flash ชนะด้านราคาและความเปิดกว้าง และเสมอกันด้านโค้ดดิ้ง ส่วน Gemini 3.8 Flash ชนะด้านรูปแบบอินพุต เครื่องมือ และผลลัพธ์งานความรู้ที่เผยแพร่

เวิร์กโฟลว์โค้ดดิ้งและแบบเอเจนต์

DeepSeek V4.1 Flash นำบนทั้งสามเบนช์มาร์กเอเจนต์ที่อยู่ในตารางของทั้งสองค่าย แม้ช่องว่างสองรายการจะเล็กพอจะนับว่าเสมอกัน

ช่องว่างที่สำคัญคือ Terminal-Bench 4.0 ซึ่งเป็นชุดทดสอบเอเจนต์ทั่วไปที่ยากกว่า: DeepSeek 31.2% เทียบกับ Gemini 19.1% ทั้งสองค่ายยอมรับว่าชุดนี้เปิดโปงจุดอ่อน; DeepSeek ระบุว่ายังมีช่องว่างเมื่อเทียบกับโมเดลขนาดยักษ์ในงานเอเจนต์เชิงวิทยาศาสตร์ และตารางของ Google เองระบุ Claude Opus 5 ที่ 51.8%

มีข้อควรระวังสองประการ:

• คะแนนของ DeepSeek มาจากระดับความพยายามสูงสุด ซึ่งรายงานเทคนิคระบุว่าใช้โทเค็นเอาต์พุตราว 2.5 เท่าของการตั้งค่าต่ำ รายงานเดียวกันชี้ว่าเลือกค่าความพยายาม 60 ถึง 80 จะกู้ความแม่นยำส่วนใหญ่กลับมาได้ด้วยโทเค็นไม่ถึงครึ่ง ดังนั้นระดับสูงสุดควรเก็บไว้สำหรับงานยาก
• ฮาร์เนสต่างกัน แต่คอลัมน์คู่แข่งจัดแนวเกือบเป๊ะ ทำให้ตารางเหล่านี้เทียบกันได้มากกว่าส่วนใหญ่ของการเปรียบเทียบข้ามค่าย

สำหรับเอเจนต์โค้ดดิ้งที่ทำงานกับเทอร์มินัลหนักๆ ให้มองว่าสองโมเดลนี้ทัดเทียมกัน แล้วให้ราคาและการดีพลอยเป็นตัวตัดสิน; บนงานเอเจนต์ที่ยากที่สุด ความได้เปรียบที่ DeepSeek เผยแพร่ไว้คือแต้มเดียวบนกระดาน

ราคา: ที่จ่ายจริง

ราคาเป็นมิติเดียวที่ไม่มีข้อกังขา คำถามที่น่าสนใจจึงเป็นว่าช่องว่างจะเปลี่ยนไปแค่ไหนตามรูปแบบเวิร์กโหลดของคุณ

DeepSeek V4.1 Flash ถูกกว่าทุกรายการ และช่องว่างยิ่งกว้างเมื่อเวิร์กโหลดพึ่งเอาต์พุตโทเค็นหรือการอ่านจากคำนำหน้าที่แคชไว้มาก ความต่างไม่เป็นสัดส่วนเดียวกัน ซึ่งก็คือข้อค้นพบ: 2.5x บนอินพุต 3.1x บนเอาต์พุต และ 12.5x บนการอ่านจากแคช

อัตราโทเค็นเทียบกันข้างๆ

ความต่างมีรูปทรงของ “พรีเมียมเอาต์พุต” อัตราเอาต์พุตของ Gemini แพงกว่า DeepSeek 3.1 เท่า ขณะที่อัตราอินพุตแพงกว่า 2.5 เท่า ดังนั้นงานที่เน้นการสร้างและการคิดจะจ่ายมากสุด และทั้งสองค่ายคิดโทเค็น reasoning ตามอัตราเอาต์พุต

ค่าใช้จ่ายของเวิร์กโหลดจริง

สูตรคือ (ปริมาณ ÷ 1M) × อัตรา รวมอินพุตและเอาต์พุต ที่อัตราช่วงพีคของ DeepSeek และอัตราแนะนำช่วงต้นของ Gemini แถวเน้นแคชใช้อัตราอ่านจากแคชของแต่ละค่ายสำหรับการอ่าน 1,000 ครั้ง และสมมติว่าแคชของ Gemini ถูกเก็บไว้ 1 ชั่วโมง ซึ่งเพิ่มค่าจัดเก็บ $0.05

แถวเน้นแคชคือไฮไลต์ เพราะอัตราอ่านแคช $0.006 ของ DeepSeek ทำให้คำนำหน้า 100K โทเค็นแทบฟรีเมื่ออ่านซ้ำ ขณะที่ Gemini คิด $7.50 สำหรับโทเค็นแคช 100M เดียวกัน

หากจัดรัน DeepSeek นอกพีค ทุกแถวจะเหลือครึ่งหนึ่ง; และหากรอถึงเดือนมกราคม ทุกแถวของ Gemini จะเพิ่มเป็นสองเท่า ทำให้กรณีผู้ช่วยสมดุลกลายเป็น $3.38 เทียบกับ $0.60

ความเปิดกว้าง สถาปัตยกรรม และการดีพลอย

DeepSeek V4.1 Flash เป็นตัวเดียวจากสองตัวที่ดาวน์โหลดได้ และสถาปัตยกรรมของมันคือเหตุผลที่ราคาถูก รายงานเทคนิคอธิบาย encoder แบบ causal 20 เลเยอร์ ป้อนเข้า decoder 20 เลเยอร์ Compressed Sparse Attention 2 พร้อม FP4 KV caching และแคช KV ขนาด 890 ไบต์ต่อโทเค็น ลดจาก 3,514 ไบต์ใน V4 Flash

อย่างไรก็ตาม การให้บริการ เวทภายใต้ MIT ยังอยู่ช่วงต้น รองรับ vLLM และ SGLang ใน nightly และ preview เท่านั้น และ Transformers ยังไม่รองรับ

หากต้องการ data residency การรันบนพร็อม (on-prem) หรือไฟน์จูน DeepSeek เป็นตัวเลือกเดียวที่มี หากอยากได้ศูนย์โครงสร้างพื้นฐาน เอนด์พอยต์โฮสต์ GA ของ Gemini จะง่ายกว่า

มัลติโหมด คอนเท็กซ์ และเครื่องมือในตัว

Gemini 3.8 Flash รับอินพุตข้อความ รูปภาพ วิดีโอ เสียง และ PDF ขณะที่ DeepSeek V4.1 Flash รับข้อความและรูปภาพ ทั้งคู่มีหน้าต่างคอนเท็กซ์ 1M โทเค็น แต่ DeepSeek อนุญาตเอาต์พุตได้สูงสุด 384K โทเค็น เทียบกับ 64K ของ Gemini ซึ่งสำคัญต่อการสร้างโค้ดยาวและการเขียนเอกสารทั้งฉบับใหม่

หน้ารุ่นของ Gemini ยังระบุเครื่องมือโฮสต์ที่ DeepSeek ไม่มีเทียบเท่า: รันโค้ด การอิงกับ Google Search และ Maps การค้นหาไฟล์ บริบทจาก URL และการใช้คอมพิวเตอร์ (พรีวิว) ฝั่ง API ของ DeepSeek มี JSON output, การเรียกเครื่องมือ, Responses API, เอนด์พอยต์รูปแบบ Anthropic และการเติมคำนำหน้า/ช่องว่างกลาง

หากอินพุตมีเสียงหรือวิดีโอ หรืออยากได้ grounding โดยไม่ต้องสร้างระบบสืบค้นเอง ให้เลือก Gemini; หากอยากได้เอาต์พุตยาวและความเข้ากันได้แบบเสียบแทนกับโค้คลูกค้า OpenAI หรือ Anthropic ที่มีอยู่ ให้เลือก DeepSeek

ประสิทธิภาพของ DeepSeek V4.1 Flash และ Gemini 3.8 Flash

เบนช์มาร์กจากสองค่ายทำได้แค่ระดับหนึ่ง จึงรันทดสอบสร้างงานหนึ่งงานกับทั้งสองโมเดลโดยใช้พรอมพ์และเครื่องมือเหมือนกันทุกประการ

การทดสอบ

ให้ทั้งคู่สร้างเว็บแอปหน้าเดียวแบบ stateful สำหรับจัดตารางซ้อมวงออเคสตราชุมชน สองฟีเจอร์ที่ขอโดยชัดแจ้งคือการตรวจจับความขัดแย้งจากการทับซ้อนช่วงเวลา และการคงอยู่ของข้อมูล ทั้งสองโมเดลทำได้ราว 90% บน Terminal-Bench 2.1 แต่คะแนน 31.2% ของ DeepSeek เทียบกับ 19.1% ของ Gemini บน Terminal-Bench 4.0 บ่งชี้ช่องว่างในงานเอเจนต์ที่ยากกว่า งานนี้เป็นทางลัดที่กระชับเพื่อมองหาจุดนั้น

ทั้งสองรันใน OpenCode ด้วยพื้นผิวเครื่องมือที่ตรึงเหมือนกัน: อ่านและแก้ไขไฟล์เท่านั้น ไม่มีเชลล์และไม่มีเน็ต ทั้งคู่รันที่ระดับความพยายาม high อย่างละหนึ่งครั้ง ไม่รีทราย และส่งพรอมพ์แบบไบต์ต่อไบต์ไปยังเซสชันใหม่

ความไม่สมมาตรที่ควรจำ: high เป็นระดับสูงสุดของ Gemini ขณะที่บน DeepSeek มันแมปเป็น 75 บนสเกล 1 ถึง 100 ซึ่งค่าสูงสุดตรงกับที่ใช้ในคะแนนเบนช์มาร์กที่เผยแพร่

พรอมพ์มีดังนี้:

Build a single-file HTML page (inline CSS and JS, no build step, no external dependencies, no network) for a rehearsal scheduler used by a community orchestra. 
It needs:
- a week view (Mon–Sun) showing rehearsal blocks by section: strings, brass, woodwind, percussion;
- a conflict indicator that flags when two sections are booked in the same room at overlapping times (not merely the same slot);
- an add-rehearsal form with section, room, day, start time, and end time;
- localStorage persistence, so rehearsals survive a page reload.

Ship it as one working file named `index.html`. Do not install packages. Do not open, screenshot, or headless-render the page (no Playwright, Puppeteer, or Chrome). 
Do not ask me clarifying questions — make reasonable assumptions and note them briefly in a comment at the top of the file.

ให้คะแนนทั้งคู่ด้านการรันได้ (ตก/ผ่าน) และตามรูบริกสามข้อ ต่อคะแนน 1 ถึง 5:

• ความสอดคล้องสเปก: ทำฟีเจอร์ครบตามที่ขอหรือไม่
• ตรรกะความขัดแย้ง: ตรวจจับและแสดงการทับซ้อนสำเร็จ โดยไม่นับการจองติดกันหรือคนละห้องเป็นความขัดแย้งหรือไม่
• การใช้งานและเลย์เอาต์: อยู่ในหน้าเดียว ใช้งานเข้าใจง่าย และหน้าตาดีหรือไม่

ผลงานของ DeepSeek V4.1 Flash

DeepSeek จบใน 2 เทิร์นด้วยการเรียกเครื่องมือครั้งเดียว: เขียนไฟล์ index.html ขนาด 13 KB แล้วประกาศเสร็จ หน้าเป็นธีมเข้มแบบสองพาเนล แบบฟอร์มเพิ่มการซ้อมทางซ้าย และกริดจันทร์-อาทิตย์ทางขวา พร้อมแผงตรวจความขัดแย้งด้านล่าง คอมเมนต์เฮดเดอร์อธิบายกฎทับซ้อน ชนกันจริงโดยยกเว้นการติดกันแบบหัวท้าย และการทดสอบยืนยันว่ามีธงเฉพาะคู่ที่ทับซ้อน

ทุกอย่างที่ขอมีและทำงานได้ เลย์เอาต์อ่านง่ายในแวบเดียว และสิ่งที่เพิ่มมาเองคือการลบรายการก็ช่วยได้ ไม่สามารถแก้ไขรายการได้ ซึ่งพรอมพ์ก็ไม่ได้ขอ ถือว่าได้ 5 คะแนนเต็มทั้งสามรูบริก

ผลงานของ Gemini 3.8 Flash

Gemini ใช้ 4 เทิร์นและเรียกเครื่องมือ 3 ครั้ง (glob, อ่าน, แล้วเขียน) เพื่อส่งไฟล์ index.html ขนาด 76 KB (เกือบ 6 เท่าของไฟล์ DeepSeek) และช้ากว่ามาก ผลลัพธ์ดูเนี้ยบกว่า: เฮดเดอร์มีแบรนด์และตัวนับธงทับซ้อนแบบสด สัปดาห์ตัวอย่างพร้อมตั้งใจซ้อนจองวันพุธเพื่อแสดงตัวชี้ความขัดแย้งทันที ฟิลเตอร์ตามแผนกและห้อง โหมดแสดงเฉพาะความขัดแย้ง มุมมองคอลัมน์และไทม์ไลน์ การแก้ไขและลบรายการ ฟิลด์โน้ตเรเปอร์ตัว และคำเตือนสดระหว่างพิมพ์การจองใหม่

ตรรกะความขัดแย้งถูกต้อง และการทดสอบธงเฉพาะคู่ที่ทับซ้อน ปัญหาอยู่ที่ส่วนเกิน: พาเนล Sections and Balance พร้อมตัวนับครั้งซ้อมต่อแผนกทำให้คอลัมน์ฟอร์มต้องเลื่อน (ขัดกับพรอมพ์) และวางตัวไม่รับกับส่วนอื่น อีกทั้งจำนวนคอนโทรลที่มากทำให้สัปดาห์อ่านยากกว่า DeepSeek จึงต้องหักหนึ่งคะแนนที่ความสอดคล้องสเปกและเลย์เอาต์ แม้ผลรวมจะยังดีมาก

ผลลัพธ์

DeepSeek V4.1 Flash ชนะการทดสอบนี้ ทั้งคู่ทำส่วนยากคือตรรกะทับซ้อนช่วงเวลาได้ถูกต้อง ความต่างจึงลงที่วิจารณญาณ: DeepSeek สร้างตามที่ขอในครั้งเดียว ส่วน Gemini สร้างเป็นสินค้าชิ้นเล็ก และหนึ่งฟีเจอร์ที่ไม่ได้ขอทำลายเลย์เอาต์ที่ใช้ให้คะแนน เวอร์ชันของ Gemini คือสิ่งที่จะนำไปเดโมให้ผู้จัดการวงออเคสตรา; เวอร์ชันของ DeepSeek คือสิ่งที่อยากได้รับจากเพื่อนร่วมงาน

นี่เป็นการรันครั้งเดียวของงานเดียวที่ระดับความพยายามเดียว จึงไม่พูดถึงการใช้โทเค็นหรือค่าใช้จ่าย และทดสอบเพียง UI แบบ stateful พร้อมตรรกะทับซ้อน ไม่ได้แตะงานรีโประยะยาว

ควรเลือก DeepSeek V4.1 Flash หรือ Gemini 3.8 Flash เมื่อไร

ไม่มีโมเดลใดที่เป็นดีฟอลต์สำหรับทุกคน ต่อไปนี้คือข้อแนะนำตามเวิร์กโหลด

จุดตัดอยู่ที่อินพุต โครงสร้างพื้นฐาน และงบประมาณ: ทั้งสองสูสีในงานเอเจนต์โค้ดดิ้ง ดังนั้น DeepSeek ชนะเมื่อราคา或การควบคุมเป็นตัวตัดสิน และ Gemini ชนะเมื่อข้อมูลหรือสแตกของคุณเป็นสิ่งที่ DeepSeek รับเข้าไม่ได้หรือโฮสต์ให้ไม่ได้

เลือก DeepSeek V4.1 Flash หาก...

• รันเอเจนต์เขียนโค้ดปริมาณมาก ทำได้ระดับเดียวกับ Gemini บน Terminal-Bench 2.1 และ DeepSWE v1.1 นำบน Terminal-Bench 4.0 และคิด $1.20 แทน $3.75 ต่อ 1M โทเค็นเอาต์พุต
• ลูปเอเจนต์อ่านคำนำหน้าขนาดใหญ่อีกครั้ง การอ่านอินพุตจากแคชคิด $0.006 ต่อ 1M โทเค็น เทียบกับ $0.075 ของ Gemini บวกค่าเก็บรายชั่วโมง ช่องว่าง 12.5 เท่าซึ่งครองผลในแถวลูปเน้นแคชของเรา
• ต้องโฮสต์เองหรือไฟน์จูน และมีโนดพร้อม เวทภายใต้ MIT รันบน vLLM และ SGLang ได้จากอิมเมจ nightly/preview แต่เช็คพอยต์ ~511 GB และเลย์เอาต์ที่ยืนยันแล้วคือถาด GB200 NVL4 หนึ่งชุด หรือโนด 8×H200 หนึ่งเครื่อง
• สามารถจัดงานนอกพีคหรืออยากได้เอาต์พุตยาวมาก นอกพีคลดทุกอัตราครึ่งหนึ่ง และเพดานเอาต์พุต 384K สูงกว่า 64K ของ Gemini ถึง 6 เท่า

เลือก Gemini 3.8 Flash หาก...

• อินพุตเป็นเสียง วิดีโอ หรือ PDF DeepSeek V4.1 Flash รับเฉพาะข้อความและรูปภาพ
• อยากได้เครื่องมือโฮสต์สำเร็จรูป รันโค้ด การอิงกับ Google Search และ Maps การค้นหาไฟล์ บริบทจาก URL และการใช้คอมพิวเตอร์ มีให้บนโมเดลไอดีเดียวกัน
• พัฒนาในสแตกของ Google ใช้งาน GA ใน AI Studio และ Gemini Enterprise และเป็นโมเดลดีฟอลต์ใน Antigravity แล้ว
• ต้องการเอเจนต์งานความรู้พร้อมหลักฐานเผยแพร่ Google รายงาน 61.4% บน Vals Finance Agent v2 และ 10.0% บน Harvey's Legal Agent Benchmark; DeepSeek ไม่มีสิ่งที่เทียบเคียงเผยแพร่

เริ่มต้นใช้งาน DeepSeek V4.1 Flash และ Gemini 3.8 Flash อย่างไร

ที่ที่เข้าถึงโมเดลแตกต่างกันมากกว่าสิ่งที่มันทำได้ ตรวจสอบตารางก่อนดูเบนช์มาร์ก

ความต่างด้านการมีให้ใช้งานที่ใหญ่ที่สุดคือ DeepSeek ดาวน์โหลดได้ แต่ Gemini ไม่ได้ ขณะที่ Gemini เป็นฝ่ายที่มีแอปผู้บริโภคและแพลตฟอร์มเอนเตอร์ไพรส์แบบจัดการ ไอดีที่ต้องพิมพ์คือ deepseek-flash และ gemini-3.8-flash; ชื่อเดิม deepseek-v4-flash ยังใช้งานได้แต่เสิร์ฟโดย V4.1 Flash

เรียก API ครั้งแรก

สอง SDK แตกต่างกัน จึงไม่ใช่การสลับสตริงบรรทัดเดียว DeepSeek มีเอนด์พอยต์ที่เข้ากับ OpenAI ได้ จึงใช้ไคลเอนต์มาตรฐาน openai ได้ด้วยการเปลี่ยน base URL ส่วน Gemini 3.8 Flash ใช้ Interactions API ของ google-genai โดยตั้งค่า thinking_level แทนพารามิเตอร์สำหรับการสุ่มตัวอย่าง

from openai import OpenAI

client = OpenAI(api_key="YOUR_DEEPSEEK_KEY", base_url="https://api.deepseek.com")
response = client.chat.completions.create(
    model="deepseek-flash",  # DeepSeek V4.1 Flash
    messages=[{"role": "user", "content": "Refactor this function..."}],
)
print(response.choices[0].message.content)

from google import genai

client = genai.Client()  # reads your Google AI Studio API key
interaction = client.interactions.create(
    model="gemini-3.8-flash",
    input="Refactor this function...",
    generation_config={"thinking_level": "medium"},  # low, medium, or high
)
print(interaction.output_text)

สำหรับการตั้งค่าเต็ม การสกัด PDF และการเรียกฟังก์ชันบน Gemini ให้ทำตาม บทเรียน API ของ Gemini 3.8 Flash; สำหรับโหมดคิดของ DeepSeek และการดีพลอยท้องถิ่นของเจนก่อนหน้า ดู บทเรียน DeepSeek V4 API และคู่มือ รัน DeepSeek V4 Flash ด้วย Unsloth Studio และ OpenCode

ข้อคิดส่งท้าย

หากเวิร์กโหลดเป็นเอเจนต์เขียนโค้ด งานแบตช์ หรืออะไรก็ตามที่อ่านคำนำหน้ายาวซ้ำ ให้ใช้ DeepSeek V4.1 Flash: ทำได้ทัดเทียม Gemini 3.8 Flash บนเบนช์มาร์กเอเจนต์ที่เผยแพร่ ชนะการทดสอบสร้างงานของเราใน 2 เทิร์น และมีค่าใช้จ่ายเพียงหนึ่งในสามก่อนการขึ้นราคาของ Gemini ในเดือนมกราคม หากอินพุตเป็นเสียง วิดีโอ หรือ PDF หรืออยากได้ grounding การรันโค้ด และการใช้คอมพิวเตอร์จากเอนด์พอยต์โฮสต์เดียว ให้ใช้ Gemini 3.8 Flash และยอมรับพรีเมียม

หากอยากสร้างระบบเอเจนต์รอบโมเดลอย่างนี้ เส้นทาง Associate AI Engineer for Developers ของเราครอบคลุม API การใช้เครื่องมือ และ Model Context Protocol ใน 29 ชั่วโมง และคอร์ส Building AI Agents with Google ADK ใช้เวลา 1 ชั่วโมงสำหรับเริ่มต้นฝั่ง Gemini