Neu Kostenlos registrieren, 10 Aufrufe gratis. Bis zu 1 $, ohne Karte.

DeepSeek V4 Flash (0731) vs GPT-6 Astra

vs

Welches Modell, wann

Wählen Sie gpt-6-astra, wenn Ihr Workload Bildeingaben beinhaltet. Für reine Textaufgaben bietet deepseek-v4-flash-0731 im Vergleich zum Limit von 128000 bei gpt-6-astra ein größeres maximales Ausgabelimit von 393216 Token. Darüber hinaus berechnet deepseek-v4-flash-0731 $0.44 pro Million Eingabe-Token und $1.32 pro Million Ausgabe-Token, was eine erhebliche Ersparnis gegenüber den Raten von $10 und $50 für gpt-6-astra darstellt.

Benchmarks

Über dem DurchschnittDeepSeek V4 Flash (0731)4 / 11GPT-6 Astranur 4 vergleichbar
DeepSeek V4 Flash (0731) GPT-6 Astra weitere gemessene Modelle Durchschnitt der Vergleichsmodelle kein anderes Modell war besser
Terminal-Bench 2.1
82.7%
N/A
Cybergym
76.7%
N/A
HealthBench
N/A
58.1%
Humanity's Last Exam no tools
37.8%
N/A
Agents' Last Exam
25.2%
N/A

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

Preise

DeepSeek V4 Flash (0731) GPT-6 Astra Δ
Input / 1M Token $0.44 $10 0.044×
Output / 1M Token $1.32 $50 0.026×
Cache-Read / 1M Token $0.044 $1 0.044×
Cache-Schreiben keine separate Gebühr 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 68 Chat-Modelle mit dieser Abrechnungseinheit (logarithmische Skala)

Fähigkeiten

DeepSeek V4 Flash (0731) GPT-6 Astra
Tool-Nutzung ja ja
Thinking-Kontrolle ja - Regler des Anbieters nicht veröffentlicht konfigurierbar
Strukturierte Ausgabe ja ja
Prompt-Caching implizit (automatisch) implizit (automatisch)
Cache-Lebensdauer no fixed TTL (evicted when unused) 5-10m, up to 1h
Minimales gecachtes Präfix nicht veröffentlicht 1024 Tokens

Spezifikationen

DeepSeek V4 Flash (0731) GPT-6 Astra
Input-Modalitäten Text Text Bild
Ausgabemodalitäten Text Text
Veröffentlicht 2026-07-31 2026-09-03
Wissensgrenze - 2026-04
Kontextfenster 1M 1.1M
Maximaler Output 393K 128K
Thinking-Parameter - reasoning.effort
Zulässige Werte -
reasoning.effort
  • none
  • low
  • medium
  • high
  • xhigh
  • max
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: DeepSeek V4 Flash (0731) · GPT-6 Astra

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

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 Denken) Latenz 5.1 s

GPT-6 Astra bestanden · 3 sentences

Enabling reasoning makes the model do more work per request, often generating internal reasoning tokens that are billed even though they do not appear in the final answer. If traffic, model choice, and pricing stayed the same, those extra tokens likely explain why our bill doubled—not longer answers or more users. We should verify the usage breakdown, then reserve higher reasoning levels for tasks where improved results justify the added cost.

Ausgabe 283 tok (+196 Denken) Latenz 17.2 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

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 Denken) Latenz 14.0 s

GPT-6 Astra bestanden · 8/8 cases

```python def longest_run(xs): if not xs: return 0 best = 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 original code counts equal adjacent pairs rather than items, so every nonempty run is undercounted by one: a single-element input returns `0`, and a run of three equal items returns `2`. Starting and resetting `cur` to `1` counts the first item of each run, while the empty-input check preserves a result of `0`. Updating `best` after each iteration includes runs ending at the last index without needing a final flush; the original also updated during trailing runs, but undercounted them.

Ausgabe 321 tok (+131 Denken) Latenz 13.5 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

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 Denken) Latenz 12.3 s

GPT-6 Astra bestanden · 5/5 fields, guidance "Formal guidance is withheld pending the "

{ "company": "Meridian Robotics", "quarter": "September quarter", "revenue_usd_m": null, "growth_pct": "eleven and change", "guidance": "Formal guidance is withheld pending the Q4 close." }

Ausgabe 329 tok (+267 Denken) Latenz 16.9 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

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 Denken) Latenz 4.4 s

GPT-6 Astra bestanden · 120 words, 0 banned, 1 question

Introducing Cross Provider Prompt Cache, a new API gateway feature that reuses eligible prompt content across supported AI providers. Why pay to process the same context every time? Configure caching once at the gateway, then route requests between models while keeping shared instructions, reference material, and conversation prefixes ready for reuse. Caching controls let teams set expiration windows, isolate tenants, and exclude sensitive content. Cache analytics show hit rates, estimated savings, and latency trends, helping developers tune performance with confidence. Existing routing policies continue to work, so adoption fits your current architecture. Start with a single application, measure the results, and expand as needed. Available today in the dashboard and API, with documentation and examples to guide your first deployment.

Ausgabe 665 tok (+516 Denken) Latenz 19.3 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="deepseek-v4-flash-0731",
    # model="gpt-6-astra",  # diese Zeile einkommentieren, die darüberliegende auskommentieren
    messages=[{"role": "user", "content": "Summarize this diff"}],
    reasoning_effort="medium",
)
print(resp.choices[0].message.content)

API-Schlüssel abrufen →

FAQ

Welches ist günstiger, DeepSeek V4 Flash (0731) oder GPT-6 Astra?

DeepSeek V4 Flash (0731) ist günstiger bei input / 1m token ($0.44 vs. $10, 23× 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 DeepSeek V4 Flash (0731) gegen GPT-6 Astra 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 DeepSeek V4 Flash (0731) und GPT-6 Astra 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

Aus unseren gemessenen Studien