Neu Kostenlos registrieren und 10 Aufrufe gratis nutzen. Bis zu 1 $, ohne Kreditkarte.

Claude Sonnet 5 vs DeepSeek V4 Flash (0731)

vs

Welches Modell wofür

Beide bieten ein 1000000-token Kontextfenster, daher liegt der Unterschied bei Modalität und Preis: claude-sonnet-5 akzeptiert neben Text auch Bildeingaben und erlaubt die Deaktivierung von Thinking, für $2 pro Million Input und $10 pro Million Output. deepseek-v4-flash-0731 verarbeitet nur Text, kostet aber bei der Eingabe etwa 4.5x weniger ($0.44) und bei der Ausgabe etwa 7.6x weniger ($1.32), mit einer deutlich größeren 393216-token maximalen Ausgabe für lange Single-Shot-Generierungen. Wählen Sie claude-sonnet-5, wenn Sie Vision oder kontrollierbares Thinking benötigen; wählen Sie deepseek-v4-flash-0731 für großvolumige Text- und Code-Aufgaben, bei denen die Kosten pro Token entscheidend sind.

Benchmarks

VornÜber dem DurchschnittKeins besserClaude Sonnet 534 / 221 / 22DeepSeek V4 Flash (0731)210 / 280 / 28

5 bei beiden gemessen.

Claude Sonnet 5 DeepSeek V4 Flash (0731) weitere gemessene Modelle Durchschnitt der Vergleichsmodelle ★ kein anderes Modell war besser
DeepSWE 1.1
53.8%
54.4%
BioMysteryBench hard
34.1%
N/A
OSWorld 2.0 Partial score, batch tool enabled
42.6%
N/A
Cybergym
N/A
76.7%
Finance Agent v2
53.9%
N/A
Harvey Lab-AA
90.1%
N/A
GPQA Diamond
N/A
89.9%
Agents' Last Exam Pass
kein anderes Modell war besser 33.3%
25.2%
LVBench
68.5%
N/A

Anbieterangaben: Alibaba (Qwen) Anthropic ByteDance DeepSeek Google MiniMax Moonshot OpenAI Tencent Z.ai

Preise

Claude Sonnet 5 DeepSeek V4 Flash (0731) Δ
Eingabe / 1M Tokens $2 $0.44 4.5×
Ausgabe / 1M Tokens $10 $1.32 7.6×
Cache-Lesen / 1M Tokens $0.2 $0.044 4.5×
Cache-Schreiben 1.25x (5m) / 2x (1h) keine gesonderte Gebühr -

Preise aus dem Live-Katalog, Stand des letzten Builds. Die aktuellen Preise stehen auf der jeweiligen Modellseite.

Einordnung: Eingabepreis pro 1M Tokens aller 76 Chat-Modelle mit dieser Abrechnungseinheit (logarithmische Skala)

Fähigkeiten

Claude Sonnet 5 DeepSeek V4 Flash (0731)
Tool-Nutzung ja ja
Thinking-Steuerung konfigurierbar ja, Parameter des Anbieters nicht veröffentlicht
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)
Mindestlänge des gecachten Präfixes 1024 Tokens nicht veröffentlicht

Spezifikationen

Claude Sonnet 5 DeepSeek V4 Flash (0731)
Eingabemodalitäten Text Bild Text
Ausgabemodalitäten Text Text
Veröffentlicht 2026-06-30 2026-07-31
Knowledge-Cutoff 2026-01 -
Kontextfenster 1M 1M
Maximale Ausgabe 128K 393K
Thinking-Parameter
  • thinking.type "adaptive"
  • output_config.effort
-
Zulässige Werte
thinking.type
  • adaptive
  • disabled
effort
  • low
  • medium
  • high
  • xhigh
  • max

"enabled" returns 400

-
Standardwert

thinking on (adaptive)

effort
  • high
-

Die Spezifikationen stammen aus der Dokumentation des jeweiligen Anbieters. Veröffentlicht ein Anbieter eine Angabe nicht, lassen wir die Zeile weg, statt sie zu schätzen. Vollständige Quellen: Claude Sonnet 5 · DeepSeek V4 Flash (0731)

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. KRITERIUM genau 3 Sätze

Claude Sonnet 5 bestanden · 3 sentences

Reasoning mode works by having the model generate extended internal "thinking" steps before producing its final answer, and since we're billed on total tokens, that hidden reasoning text adds significantly to what we pay for—even though you never see it in the output. This is different from simply getting longer visible responses; the model is essentially "showing its work" behind the scenes, and complex prompts can trigger thousands of extra reasoning tokens per request. The upside is improved accuracy on complex tasks, but if we want to control costs, we should selectively enable reasoning only for queries that truly need it, rather than applying it universally.

Ausgabe 194 tok Latenz 4.3 s

DeepSeek V4 Flash (0731) bestanden · 3 sentences

Enabling reasoning mode prompts the model to generate extensive internal chain-of-thought tokens before answering, often multiplying total token output per query by several times. This directly inflates costs because we are billed per token, and these reasoning tokens are processed at a premium compute tier that carries a higher price per million tokens. However, this spend buys measurably higher accuracy and fewer failed calls, so we are tracking it against specific error-reduction KPIs to ensure the ROI justifies the increase.

Ausgabe 365 tok (+266 Thinking) Latenz 5.1 s

Befolgen der Anweisung (genau drei Sätze, das lässt sich zählen), Zuschnitt auf die Zielgruppe (Tonfall für einen CFO) und die Abrechnungslücke durch nicht sichtbares Thinking, 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. KRITERIUM Fix besteht die Tests

Claude Sonnet 5 bestanden · 8/8 cases

## The Bug The function has two related off-by-one issues rooted in the same cause: `cur` and `best` are initialized to `0` instead of `1`, treating run lengths as the number of *matches* between adjacent elements rather than the number of *elements* in the run. This means a single-element input never enters the loop (since `range(1, 1)` is empty) and returns `0` instead of the correct answer of `1`. It also means that for any input, the run length is undercounted by exactly one — a run of 3 equal elements only produces 2 "match" increments, so `best` ends up as 2 instead of 3. The claim that it "misses runs that end at the last index" is actually a symptom of this same undercount: the logic does update `best` correctly on every iteration (including the last), but because it's counting matches instead of elements, the final reported value is always one less than the true longest run. […]

Ausgabe 536 tok Latenz 7.1 s

DeepSeek V4 Flash (0731) 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 ``` The original bug stems from initializing `cur` to 0 and only incrementing it when adjacent elements are equal, which counts the number of *equal transitions* rather than the actual run length—so every run of length L is reported as L−1, and a single‑element run (with no transitions) yields 0. Moreover, because `best` is updated only inside the equality branch, it never accounts for a run that ends at the last element if that run is longer than any previously seen (though the real issue remains the off‑by‑one). […]

Ausgabe 1268 tok (+1016 Thinking) Latenz 14.0 s

Ob der Fix wirklich korrekt ist (er lässt sich ausführen), wie dicht die Erklärung ist und wie sparsam das Modell bei einer klar begrenzten Aufgabe mit Tokens umgeht.

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. KRITERIUM gültiges JSON, Schema exakt

Claude Sonnet 5 bestanden · 5/5 fields, guidance null

```json { "company": "Meridian Robotics", "quarter": "Q3", "revenue_usd_m": 412, "growth_pct": 11.5, "guidance": null } ```

Ausgabe 348 tok Latenz 5.3 s

DeepSeek V4 Flash (0731) bestanden · 5/5 fields, guidance null

{ "company": "Meridian Robotics", "quarter": "Q3", "revenue_usd_m": 412, "growth_pct": null, "guidance": null }

Ausgabe 1119 tok (+1072 Thinking) Latenz 12.3 s

Schema-Treue (keine erfundenen Felder), Anreiz zum Halluzinieren (der Text nennt ausdrücklich keine guidance) und Unterschiede zwischen den Wegen zur strukturierten 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. KRITERIUM 120 Wörter, 0 verbotene Wörter

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

## Introducing Cross-Provider Prompt Caching We're rolling out a new caching layer for our API gateway that works across every major LLM provider you connect through it. Instead of resending identical prompts and paying full price each time, the gateway recognizes repeated requests and serves cached responses in milliseconds—regardless of whether you're routing to OpenAI, Anthropic, or Google. What does this mean for your bill and your latency? Both drop, often significantly, especially for teams running high-volume, repetitive workloads like customer support bots or batch content generation. The cache is configurable per route, with adjustable TTLs and invalidation rules, so you stay in control of freshness versus cost. Available now for all Pro and Enterprise plans. Check your dashboard to enable it today.

Ausgabe 259 tok Latenz 4.8 s

DeepSeek V4 Flash (0731) verfehlt · 141 words, 0 banned, 1 question

**Introducing Prompt Cache for API Gateway** We are pleased to announce Prompt Cache, a new feature that stores and reuses identical prompt prefixes across all connected LLM providers. By automatically recognizing repeated requests, this cache reduces token consumption and lowers latency without altering your application logic. Whether you use OpenAI, Anthropic, or open-source models, the cache operates transparently, ensuring consistent behavior while cutting costs. Developers can configure cache TTL and scoping rules via a simple API call, giving you precise control over data freshness and privacy. This feature also minimizes redundant upstream calls, freeing provider rate limits for more critical workloads. Start caching today through the dashboard or CLI, and watch your operational expenses drop significantly. […]

Ausgabe 254 tok (+80 Thinking) Latenz 4.4 s

Einhaltung der Vorgaben (Wortbudget, Liste verbotener Wörter, genau eine Frage), stilistische Handschrift und Kontrolle über die Länge.

Eine Zeile genügt für den Wechsel

Beide IDs stehen in jedem Tab unten. Die beiden hervorgehobenen Zeilen sind die einzige Änderung. Gleicher Endpunkt, gleicher Schlüssel, gleiches Anfrageformat.

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    base_url="https://synthorai.io/v1",
    api_key="sk-syn-...",
)

resp = client.chat.completions.create(
    model="claude-sonnet-5",
    # model="deepseek-v4-flash-0731",  # diese Zeile einkommentieren, die darüberliegende auskommentieren
    messages=[{"role": "user", "content": "Summarize this diff"}],
    reasoning_effort="medium",
)
print(resp.choices[0].message.content)

API-Schlüssel erstellen →

FAQ

Welches Modell ist günstiger: Claude Sonnet 5 oder DeepSeek V4 Flash (0731)?

DeepSeek V4 Flash (0731) ist bei Eingabe / 1M Tokens günstiger ($0.44 vs. $2, Faktor 4.5). Bei anderen Zeilen kann es umgekehrt sein. Die Tabelle oben zeigt alle Preise, und die tatsächlichen Kosten hängen von Ihrem Mix ab.

Kann ich Claude Sonnet 5 gegen DeepSeek V4 Flash (0731) A/B-testen, ohne zweimal zu integrieren?

Ja. Beide laufen über denselben OpenAI-kompatiblen Endpunkt mit einem API-Schlüssel. Für den Wechsel ändern Sie nur eine Zeile, den Modellnamen. So können Sie einen Teil des Traffics an jedes Modell schicken und die Kosten direkt vergleichen.

Unterstützen Claude Sonnet 5 und DeepSeek V4 Flash (0731) Prompt-Caching?

Ja. Beide berechnen Cache-Lesezugriffe günstiger als die normale Eingabe. Workloads mit einem wiederkehrenden, bereits gecachten Präfix kosten deshalb weniger, als die Listenpreise vermuten lassen. Die genauen Preise stehen in den Cache-Zeilen der Preistabelle oben.

Verwandte Vergleiche

Aus unseren Studien mit eigenen Messungen