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Claude Opus 5 vs DeepSeek V4 Pro

vs

Welches und wann — kuratiertes Fazit, keine Benchmark-Tabelle

Beide teilen sich einen Kontext von 1000000 Tokens und können das Denken abschalten — der Unterschied liegt also bei Modalität und Preisliste. claude-opus-5 akzeptiert neben Text auch Bildeingaben und führt eine ausdrückliche Denkfähigkeit, während deepseek-v4-pro reiner Text ist, aber rund 3.1x günstiger bei der Eingabe ($1.608 gegenüber $5), rund 7.8x günstiger bei der Ausgabe ($3.216 gegenüber $25) und rund 37x günstiger bei Cache-Lesevorgängen ($0.0134 gegenüber $0.5) arbeitet. Nehmen Sie claude-opus-5, wenn Screenshots oder Diagramme Teil des Prompts sind; nehmen Sie deepseek-v4-pro für Text- und Codearbeit in großer Menge, wo seine maximale Ausgabe von 393216 Tokens auch die Grenze von 128000 schlägt.

Preise

Claude Opus 5 DeepSeek V4 Pro Δ
Input / 1M Token $5 $1.608 3.1×
Output / 1M Token $25 $3.216 7.8×
Cache-Read / 1M Token $0.5 $0.0134 37×
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 63 Chat-Modelle mit dieser Abrechnungseinheit (logarithmische Skala)

Claude Opus 5 · $5 DeepSeek V4 Pro · $1.608
$0.05 · Qwen3 VL Flash $30 · GPT-5.4 Pro

Fähigkeiten

Claude Opus 5 DeepSeek V4 Pro
Tool-Nutzung ja ja
Thinking-Kontrolle konfigurierbar konfigurierbar
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 DeepSeek V4 Pro
Input-Modalitäten Text Bild Text
Ausgabemodalitäten Text Text
Veröffentlicht 2026-07-24 2026-04-24
Wissensgrenze 2026-05
Kontextfenster 1M 1M
Maximaler Output 128K 393K
Thinking-Parameter
  • thinking.type
  • output_config.effort
  • thinking.type
  • reasoning_effort
Zulässige Werte
thinking.type
  • adaptive
  • disabled
effort
  • low
  • medium
  • high
  • xhigh
  • max
thinking.type
  • enabled
  • disabled
reasoning_effort
  • high
  • max (low and medium map to high, xhigh maps to max)
Standardwert

thinking on

effort
  • high (Claude API and Claude Code)

enabled, with reasoning_effort high

some complex agent requests are automatically set to max

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 · DeepSeek V4 Pro

Ein Prompt, beide Modelle — gemessen über das Gateway

PROMPT Explain to a CFO, in exactly three sentences, why our LLM bill doubled after we enabled reasoning. PRÜFEN genau 3 Sätze

Claude Opus 5 bestanden · 3 sentences

When reasoning is enabled, the model generates a hidden chain of "thinking" tokens before it writes the visible answer, and those internal tokens are billed at the output rate even though no one ever sees them — commonly 3–10x more tokens than the response itself. Because output tokens are priced several times higher than input tokens, that added volume hits us at our most expensive rate, which is why the bill roughly doubled while our request count stayed flat. The spend is controllable: we can cap the reasoning budget per call, route only genuinely hard requests to reasoning mode and cheaper models for the rest, and track cost per successfully completed task rather than cost per token, since a single correct answer usually beats three cheap retries plus human cleanup.

Ausgabe 529 tok Latenz 9.0 s

DeepSeek V4 Pro bestanden · 3 sentences

Enabling reasoning causes the model to generate a lengthy internal chain‑of‑thought before it delivers a visible answer, and we are billed for every one of those hidden reasoning tokens just as we are for the final output. In most interactions, the volume of these unseen tokens at least equals the visible response, effectively doubling the total tokens consumed per query. That doubled token consumption translates directly into a doubled per‑query cost, which is why our overall LLM bill doubled.

Ausgabe 641 tok (+545 Denken) Latenz 11.5 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.

PROMPT This function is supposed to return the longest run of consecutive equal items, but callers report it is off by one on single-element inputs and misses runs that end at the last index. Fix it and explain the bug in one paragraph. PRÜFEN Fix besteht die Tests

Claude Opus 5 bestanden · 8/8 cases

## Fixed version ```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 if cur > best: best = cur return best ``` ## The bug The counters were tracking the wrong quantity: `cur` counted *matching adjacent pairs* rather than *elements in the current run*, and both counters started at `0` instead of `1`. Since a run of length *n* contains only *n − 1* adjacent equal pairs, every result came back one too small — `[1, 1]` returned 1, `[3, 3, 3]` returned 2 — and a single-element list returned 0 because the loop body never executed and `best` kept its initial value of `0`. […]

Ausgabe 1094 tok Latenz 16.1 s

DeepSeek V4 Pro 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 bug stems from initializing `cur = 0` and only incrementing it when two adjacent elements match, which counts the number of *additional* equal elements rather than the actual run length (which is `cur + 1`). As a result, the returned `best` is always one less than the true longest run—most obviously returning 0 for a single-element list instead of 1. […]

Ausgabe 2418 tok (+2131 Denken) Latenz 35.6 s

Ob der Fix tatsächlich korrekt ist (ausführbar), die Dichte der Erklärung, und die Token-Effizienz bei einer klar begrenzten Aufgabe.

PROMPT Extract a JSON object with fields {company, quarter, revenue_usd_m, growth_pct, guidance} from this text. Use null for anything not stated; add no other fields. PRÜFEN gültiges JSON, Schema exakt

Claude Opus 5 bestanden · 5/5 fields, guidance "Withheld pending Q4 close"

```json { "company": "Meridian Robotics", "quarter": "Q3", "revenue_usd_m": 412, "growth_pct": 11, "guidance": "Withheld pending Q4 close" } ``` Notes on judgment calls: - **quarter**: "September quarter" is labeled Q3 because the text refers to an upcoming "Q4 close," implying a calendar-aligned fiscal year. No fiscal year is given. - **revenue_usd_m**: 412 is stated as constant-currency and hedged ("call it"), so it's approximate; the currency is not explicitly stated as USD. - **growth_pct**: "up eleven and change" means slightly more than 11, so 11 is a floor rather than an exact figure.

Ausgabe 539 tok Latenz 7.6 s

DeepSeek V4 Pro bestanden · 5/5 fields, guidance null

{ "company": "Meridian Robotics", "quarter": "September quarter", "revenue_usd_m": 412, "growth_pct": "eleven and change", "guidance": null }

Ausgabe 1204 tok (+1153 Denken) Latenz 19.9 s

Schema-Treue (keine erfundenen Felder), Halluzinationsdruck (guidance wird ausdrücklich zurückgehalten), und Unterschiede im Pfad für strukturierte Ausgabe.

PROMPT Write a 120-word product announcement for an API gateway feature that caches prompts across providers. Forbidden words: "seamless", "unlock", "game-changer", "revolutionize", "empower". Exactly one sentence must be a question. PRÜFEN 120 Wörter, 0 verbotene Wörter

Claude Opus 5 bestanden · 123 words, 0 banned, 1 question

**Cross-Provider Prompt Caching** We're introducing Cross-Provider Prompt Caching in the API Gateway. Repeated system prompts, long documents, and few-shot examples are stored once at the gateway layer and reused across OpenAI, Anthropic, Google, and self-hosted models. Instead of paying full input token costs on every request, your application sends a cache reference, and the gateway rehydrates the context before forwarding it downstream. Why does that matter? Teams running high-volume agents and retrieval pipelines typically see input token spend fall 40 to 70 percent, with median latency dropping by several hundred milliseconds. Caches are scoped per project, encrypted at rest, and invalidated automatically when a prompt template changes. Enable it with a single header, and see the docs for TTL tuning and per-route controls.

Ausgabe 1593 tok Latenz 19.1 s

DeepSeek V4 Pro keine Antwort zur Bewertung · no answer text within 16,384 tokens (all of it went to thinking)

Das Modell hat keinen Antworttext zurückgegeben — das gesamte Token-Budget wurde für verborgenes Denken aufgewendet.

Ausgabe 8193 tok (+8192 Denken) Latenz 106.2 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",
    # model="deepseek-v4-pro",  # diese Zeile einkommentieren, die darüberliegende auskommentieren
    messages=[{"role": "user", "content": "Summarize this diff"}],
    reasoning_effort="medium",
)
print(resp.choices[0].message.content)

API-Schlüssel holen →

FAQ

Welches ist günstiger, Claude Opus 5 oder DeepSeek V4 Pro?

DeepSeek V4 Pro ist günstiger bei input / 1m token ($1.608 vs. $5, 3.1× 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 gegen DeepSeek V4 Pro 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 und DeepSeek V4 Pro 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.

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