Claude Opus 5.5 vs DeepSeek V4 Pro (0813)
Welches Modell, wann
Beide teilen sich ein 1.000.000-Token-Kontextfenster, daher liegt die Unterscheidung in Modalität, Ausgabelänge und Preis: claude-opus-5-5 akzeptiert sowohl Bild- als auch Texteingaben und läuft immer mit aktiviertem Thinking, bei $4 für Eingabe und $20 für Ausgabe pro Million Token, was ungefähr 3x und 5x der $1.32 und $3.96 von deepseek-v4-pro-0813 entspricht. Wählen Sie claude-opus-5-5, wenn Sie Bilder einspeisen müssen oder seinen permanenten Reasoning-Modus wünschen; wählen Sie deepseek-v4-pro-0813 für reinen Text-Chat, Code und Tool-Arbeiten zu geringeren Kosten, oder wenn eine einzelne Antwort lang ausfallen muss, da es 393216 Ausgabetoken gegenüber 128000 erlaubt.
Benchmarks
Herstellerangaben: Alibaba (Qwen) Anthropic ByteDance DeepSeek Google MiniMax Moonshot OpenAI Tencent Z.ai
Preise
| Claude Opus 5.5 | DeepSeek V4 Pro (0813) | Δ | |
|---|---|---|---|
| Input / 1M Token | $4 | $1.32 | 3× |
| Output / 1M Token | $20 | $3.96 | 5.1× |
| Cache-Read / 1M Token | $0.2 | $0.132 | 1.5× |
| Cache-Schreiben | 1.25x (5m) / 2x (1h) | keine separate Gebühr | - |
Preise aus dem Live-Katalog zum Zeitpunkt des Builds; jede Modellseite enthält die aktuelle Übersicht.
Wo sie stehen - Eingabepreis pro 1M Tokens über alle 74 Chat-Modelle mit dieser Abrechnungseinheit (logarithmische Skala)
Fähigkeiten
| Claude Opus 5.5 | DeepSeek V4 Pro (0813) | |
|---|---|---|
| Tool-Nutzung | ja | ja |
| Thinking-Kontrolle | immer aktiv | immer aktiv |
| Strukturierte Ausgabe | ja | ja |
| Prompt-Caching | explizit (Sie markieren das Präfix) | implizit (automatisch) |
| Cache-Lebensdauer | 5m default, 1h option | no fixed TTL (evicted when unused) |
| Minimales gecachtes Präfix | 1024 Tokens | nicht veröffentlicht |
Spezifikationen
| Claude Opus 5.5 | DeepSeek V4 Pro (0813) | |
|---|---|---|
| Input-Modalitäten | Text Bild | Text |
| Ausgabemodalitäten | Text | Text |
| Veröffentlicht | 2026-09-22 | 2026-08-13 |
| Wissensgrenze | 2026-06 | - |
| Kontextfenster | 1M | 1M |
| Maximaler Output | 128K | 393K |
| Thinking-Parameter | output_config.effort | reasoning_effort |
| Zulässige Werte | output_config.effort
| reasoning_effort
|
| Standardwert | medium | - |
Die Spezifikationen sind aus der Dokumentation der jeweiligen Anbieter übernommen; eine Zeile, die ein Anbieter nicht veröffentlicht, wird weggelassen und nicht abgeleitet. Vollständige Quellen: Claude Opus 5.5 · DeepSeek V4 Pro (0813)
Ein Prompt, beide Modelle - gemessen über das Gateway
Claude Opus 5.5 bestanden · 3 sentences
When we turned on reasoning, the model began "thinking out loud" before each answer, generating thousands of internal working tokens that users never see but that we are billed for just like the final response. Those hidden tokens are charged at the output rate, typically the most expensive rate, so the same question with the same visible answer now costs roughly twice as much or more. We can bring the bill back down without losing the quality gains by capping the reasoning budget and reserving reasoning mode for the complex tasks that actually benefit from it.
Ausgabe 263 tok (+102 Denken) Latenz 5.7 s
DeepSeek V4 Pro (0813) bestanden · 3 sentences
Enabling reasoning causes the model to generate a hidden chain-of-thought with many additional tokens before producing the final answer, which sharply increases compute consumption per request. Those extra reasoning tokens are billed at the same or higher rates, so total usage doubled even though the volume of final outputs stayed similar. We can control this by adjusting reasoning effort, setting token limits, or routing only complex requests through reasoning mode.
Ausgabe 308 tok (+226 Denken) Latenz 5.1 s
Befolgen der Anweisung (genau drei Sätze - abzählbar), Zuschnitt auf das Publikum (CFO-Register), und die Abrechnungslücke durch verstecktes Denken, die die Token-Zähler unten offenlegen.
Claude Opus 5.5 bestanden · 8/8 cases
```python def longest_run(xs): if not xs: return 0 best = 1 cur = 1 for i in range(1, len(xs)): if xs[i] == xs[i - 1]: cur += 1 best = max(best, cur) else: cur = 1 return best ``` **Explanation:** The original code counted *matching adjacent pairs* rather than *items in a run*. Both `cur` and `best` started at 0, and `cur` reset to 0 on a mismatch, so a run of length *n* was reported as *n − 1*. For a single-element list the loop never executes, so it returned 0 instead of 1. For `[5, 5]` it returned 1 instead of 2. The fix treats every element as the start of a run of length 1: `best` and `cur` start at 1, and `cur` resets to 1 (not 0) when the value changes. An explicit check returns 0 for an empty list. The "misses runs at the last index" reports are the same off-by-one bug rather than a separate one. […]
Ausgabe 723 tok (+303 Denken) Latenz 10.4 s
DeepSeek V4 Pro (0813) bestanden · 8/8 cases
```python def longest_run(xs): if not xs: return 0 best = 1 cur = 1 for i in range(1, len(xs)): if xs[i] == xs[i - 1]: cur += 1 else: cur = 1 best = max(best, cur) return best ``` The bug is that `cur` was initialized to `0` and only counted adjacent matching pairs, so a run of length `n` produced `n - 1` (or `0` for a single element) instead of `n`. The code also reset to `0` on a change, when the new run should start at length `1`. Initializing `cur` and `best` to `1` fixes both the single-element case and runs ending at the last index.
Ausgabe 1315 tok (+1130 Denken) Latenz 16.9 s
Ob der Fix tatsächlich korrekt ist (ausführbar), die Dichte der Erklärung, und die Token-Effizienz bei einer klar begrenzten Aufgabe.
Claude Opus 5.5 bestanden · 5/5 fields, guidance "Withheld pending Q4 close"
```json { "company": "Meridian Robotics", "quarter": "September quarter", "revenue_usd_m": 412, "growth_pct": 11, "guidance": "Withheld pending Q4 close" } ``` **Judgment calls to check:** - **quarter**: Kept as "September quarter" rather than "Q3", since the fiscal calendar isn't stated. The text mentions an upcoming "Q4 close," so it may be fiscal Q3, but that's not certain. - **revenue_usd_m**: The text says only "412 for the topline." It doesn't state currency or units, and the figure is on a constant-currency basis, not reported USD. USD millions is an assumption. Use `null` if you need strictly stated values. - **growth_pct**: The source says "eleven and change," so the true figure is slightly above 11. 11 is an approximation. - **guidance**: Guidance was explicitly withheld. I recorded that rather than `null`, since the text addresses it directly.
Ausgabe 829 tok (+488 Denken) Latenz 10.9 s
DeepSeek V4 Pro (0813) bestanden · 5/5 fields, guidance null
{"company":"Meridian Robotics","quarter":"September quarter","revenue_usd_m":412,"growth_pct":11.0,"guidance":null}
Ausgabe 2155 tok (+2121 Denken) Latenz 26.0 s
Schema-Treue (keine erfundenen Felder), Halluzinationsdruck (guidance wird ausdrücklich zurückgehalten), und Unterschiede im Pfad für strukturierte Ausgabe.
Claude Opus 5.5 bestanden · 120 words, 0 banned, 1 question
Today we're launching Cross-Provider Prompt Caching for our API gateway. Why pay twice for the same context? Our gateway now stores repeated prompt prefixes, system instructions, and document chunks, then reuses them whether your request goes to OpenAI, Anthropic, Google, or an open-source model. Teams running retrieval pipelines or long agent loops can cut token costs by up to 60 percent and trim latency on every cached call. Setup takes one configuration flag; no code changes are required. Cache rules respect tenant boundaries, expire on your schedule, and log every hit for audit review. Dashboards show savings by provider, route, and application in real time. Cross-Provider Prompt Caching is available on all Pro and Enterprise plans. Turn it on today.
Ausgabe 1263 tok (+1007 Denken) Latenz 13.5 s
DeepSeek V4 Pro (0813) bestanden · 121 words, 0 banned, 1 question
Introducing cross-provider prompt caching in our API gateway. Send a prompt once, and the gateway stores its computed prefix across Anthropic, OpenAI, and other LLM providers. Subsequent requests with the same prompt hit the cache, cutting latency and token costs while keeping outputs consistent across routing decisions and provider failovers. Teams can route identical prompts between providers without reprocessing shared context or lengthy system instructions. How much could you save on repeated prompt prefixes? The cache respects provider-specific key formats, handles TTLs automatically, and works with streaming and batch requests. Enable it with one configuration flag—no changes to your application code. Available today on all plans. Monitor cache hit rates, token savings, and provider-specific performance metrics in the live dashboard.
Ausgabe 2845 tok (+2694 Denken) Latenz 25.5 s
Einhaltung der Vorgaben (Wortbudget, Liste verbotener Wörter, die eine Frage), Stil-Fingerabdruck, und Längensteuerung.
Mit einer Zeile zwischen ihnen wechseln
Beide IDs befinden sich in jedem Tab unten - das hervorgehobene Zeilenpaar ist die einzige Änderung. Gleicher Endpunkt, gleicher Schlüssel, gleiche Request-Struktur.
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://synthorai.io/v1",
api_key="sk-syn-...",
)
resp = client.chat.completions.create(
model="claude-opus-5-5",
# model="deepseek-v4-pro-0813", # diese Zeile einkommentieren, die darüberliegende auskommentieren
messages=[{"role": "user", "content": "Summarize this diff"}],
reasoning_effort="medium",
)
print(resp.choices[0].message.content)import OpenAI from "openai";
const client = new OpenAI({
baseURL: "https://synthorai.io/v1",
apiKey: "sk-syn-...",
});
const resp = await client.chat.completions.create({
model: "claude-opus-5-5",
// model: "deepseek-v4-pro-0813", // diese Zeile einkommentieren, die darüberliegende auskommentieren
messages: [{ role: "user", content: "Summarize this diff" }],
reasoning_effort: "medium",
});
console.log(resp.choices[0].message.content);curl https://synthorai.io/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer sk-syn-..." \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "claude-opus-5-5",
# "model": "deepseek-v4-pro-0813", # diese Zeile einkommentieren, die darüberliegende auskommentieren
"messages": [{"role": "user", "content": "Hello"}],
"reasoning_effort": "medium"
}'package main
import (
"context"
"fmt"
"github.com/openai/openai-go/v3"
"github.com/openai/openai-go/v3/option"
)
func main() {
client := openai.NewClient(
option.WithBaseURL("https://synthorai.io/v1"),
option.WithAPIKey("sk-syn-..."),
)
resp, _ := client.Chat.Completions.New(context.TODO(), openai.ChatCompletionNewParams{
Model: "claude-opus-5-5",
// Model: "deepseek-v4-pro-0813", // diese Zeile einkommentieren, die darüberliegende auskommentieren
Messages: []openai.ChatCompletionMessageParamUnion{
openai.UserMessage("Summarize this diff"),
},
ReasoningEffort: openai.ReasoningEffortMedium,
})
fmt.Println(resp.Choices[0].Message.Content)
}import com.openai.client.OpenAIClient;
import com.openai.client.okhttp.OpenAIOkHttpClient;
import com.openai.models.chat.completions.*;
import com.openai.models.ReasoningEffort;
OpenAIClient client = OpenAIOkHttpClient.builder()
.baseUrl("https://synthorai.io/v1")
.apiKey("sk-syn-...")
.build();
ChatCompletion resp = client.chat().completions().create(
ChatCompletionCreateParams.builder()
.model("claude-opus-5-5")
// .model("deepseek-v4-pro-0813") // diese Zeile einkommentieren, die darüberliegende auskommentieren
.addUserMessage("Summarize this diff")
.reasoningEffort(ReasoningEffort.MEDIUM)
.build());
System.out.println(resp.choices().get(0).message().content().orElse(""));FAQ
Welches ist günstiger, Claude Opus 5.5 oder DeepSeek V4 Pro (0813)?
DeepSeek V4 Pro (0813) ist günstiger bei input / 1m token ($1.32 vs. $4, 3.0× Unterschied). Andere Zeilen können in die andere Richtung deuten - die obige Tabelle enthält alle Daten, und die tatsächlichen Kosten hängen von Ihrem Mix ab.
Kann ich Claude Opus 5.5 gegen DeepSeek V4 Pro (0813) ohne zwei Integrationen A/B-testen?
Ja. Beide werden über denselben OpenAI-kompatiblen Endpunkt mit einem API-Schlüssel bereitgestellt - der Wechsel ist eine einzeilige Änderung des Modell-Strings, sodass Sie einen Bruchteil des Traffics an jedes Modell leiten und die Rechnungen direkt vergleichen können.
Unterstützen Claude Opus 5.5 und DeepSeek V4 Pro (0813) Prompt-Caching?
Ja - beide berechnen Cache-Reads günstiger als ihre Eingaberate, sodass Warm-Prefix-Workloads weniger kosten, als die Listenpreise vermuten lassen. Die genauen Zeilen für Cache-Reads befinden sich in der obigen Preistabelle.