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Claude Sonnet 5 vs DeepSeek V4 Pro

vs

Welches und wann — kuratiertes Fazit, keine Benchmark-Tabelle

Beide teilen ein Kontextfenster von 1,000,000 Tokens und decken Chat, Code, Reasoning und Tools ab — der Unterschied ist Modalität und Kosten. claude-sonnet-5 akzeptiert neben Text auch Bildeingaben und bietet eine Denkfähigkeit, während deepseek-v4-pro reiner Text ist, aber bis zu 393216 Ausgabetokens gegenüber Sonnets 128000 erlaubt. Auf der Preisliste ist deepseek-v4-pro überall günstiger — $1.608 gegenüber $2 Eingabe, $3.216 gegenüber $10 Ausgabe (rund 3.1x weniger) und $0.0134 gegenüber $0.2 bei Cache-Lesevorgängen (rund 15x weniger). Nehmen Sie claude-sonnet-5, wenn Sie Bilder oder umschaltbares Denken brauchen; nehmen Sie deepseek-v4-pro für lange Textgenerierungen bei geringeren Ausgaben.

Preise

Claude Sonnet 5 DeepSeek V4 Pro Δ
Input / 1M Token $2 $1.608 1.2×
Output / 1M Token $10 $3.216 3.1×
Cache-Read / 1M Token $0.2 $0.0134 15×
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)

$0.05 · Qwen3 VL Flash $30 · GPT-5.4 Pro

Fähigkeiten

Claude Sonnet 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 Sonnet 5 DeepSeek V4 Pro
Input-Modalitäten Text Bild Text
Ausgabemodalitäten Text Text
Veröffentlicht 2026-06-30 2026-04-24
Wissensgrenze 2026-01
Kontextfenster 1M 1M
Maximaler Output 128K 393K
Thinking-Parameter
  • thinking.type "adaptive"
  • output_config.effort
  • thinking.type
  • reasoning_effort
Zulässige Werte
thinking.type
  • adaptive
  • disabled
effort
  • low
  • medium
  • high
  • xhigh
  • max

"enabled" returns 400

thinking.type
  • enabled
  • disabled
reasoning_effort
  • high
  • max (low and medium map to high, xhigh maps to max)
Standardwert

thinking on (adaptive)

effort
  • high

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 Sonnet 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 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 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 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 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 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 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 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 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-sonnet-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 Sonnet 5 oder DeepSeek V4 Pro?

DeepSeek V4 Pro ist günstiger bei input / 1m token ($1.608 vs. $2, 1.2× 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 Sonnet 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 Sonnet 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.

Verwandte Vergleiche

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