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DeepSeek V4 Pro (0813) vs GPT-6.1 Sol

vs

Welches Modell, wann

Beide sind Text-Out-Reasoning-Modelle mit Tool- und Code-Support und etwa einer Million Token Kontext (1,000,000 für deepseek-v4-pro-0813 gegenüber 1,050,000 für gpt-6.1-sol), daher ist der eigentliche Unterschied Preis, Output-Länge und Bild-Input. Wählen Sie deepseek-v4-pro-0813 für die kostengünstige Generierung langer Texte: $1.32 Input und $3.96 Output, was beim Output etwa 2.5x günstiger ist als gpt-6.1-sol mit $10, bei einem maximalen Output von 393,216 Token gegenüber 128,000. Wählen Sie gpt-6.1-sol mit $2 Input, wenn Sie Bild-Input oder dessen etwas günstigere Cache-Reads für $0.1 benötigen.

Benchmarks

GPT-6.1 Sol: Der Anbieter hat keine Benchmark-Werte veröffentlicht.

Über dem DurchschnittKeins besserDeepSeek V4 Pro (0813)13 / 211 / 21
DeepSeek V4 Pro (0813) GPT-6.1 Sol weitere gemessene Modelle Durchschnitt der Vergleichsmodelle ★ kein anderes Modell war besser
DeepSWE 1.1
62.7%
N/A
Cybergym
83.3%
N/A
GDPval-AA v2 Elo · 1508-1769 laut Z.ai · 2026-09-04
1590
N/A
GPQA Diamond
92.4%
N/A
Agents' Last Exam
25.7%
N/A

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

Preise

DeepSeek V4 Pro (0813) GPT-6.1 Sol Δ
Input / 1M Token $1.32 $2 0.66×
Output / 1M Token $3.96 $10 0.4×
Cache-Read / 1M Token $0.132 $0.1 1.3×
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 76 Chat-Modelle mit dieser Abrechnungseinheit (logarithmische Skala)

Fähigkeiten

DeepSeek V4 Pro (0813) GPT-6.1 Sol
Tool-Nutzung ja ja
Thinking-Kontrolle immer aktiv immer aktiv
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 Pro (0813) GPT-6.1 Sol
Input-Modalitäten Text Text Bild
Ausgabemodalitäten Text Text
Veröffentlicht 2026-08-13 2026-09-29
Wissensgrenze - 2026-04
Kontextfenster 1M 1.1M
Maximaler Output 393K 128K
Thinking-Parameter reasoning_effort reasoning.effort
Zulässige Werte
reasoning_effort
  • the model card documents low
  • high
  • max
reasoning.effort
  • 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 Pro (0813) · GPT-6.1 Sol

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 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

GPT-6.1 Sol bestanden · 3 sentences

Enabling reasoning makes the model do more computational work before answering, and many providers bill the resulting reasoning tokens even though users never see them. That means the same number of requests can cost twice as much because each request consumes more billable tokens, even if the visible answers stay the same length. We should confirm the increase in our usage breakdown and reserve higher reasoning levels for tasks where the improvement justifies the added cost.

Ausgabe 144 tok (+54 Denken) Latenz 6.6 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 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

GPT-6.1 Sol 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 function counts equal adjacent pairs rather than items in a run: a run of length `n` has only `n - 1` equal pairs, so a single-element input returns `0`, and a run ending at the last index is also undercounted. It does process the last index, so the issue is not a missing final check. Initializing each nonempty run to `1` and updating `best` after every iteration correctly counts items, including singleton and trailing runs; empty inputs still return `0`.

Ausgabe 189 tok Latenz 6.3 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 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

GPT-6.1 Sol bestanden · 5/5 fields, guidance "Withheld pending the Q4 close"

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

Ausgabe 345 tok (+285 Denken) Latenz 10.2 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 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

GPT-6.1 Sol bestanden · 120 words, 0 banned, 1 question

Introducing Cross-Provider Prompt Cache, a new API gateway feature that stores reusable prompts and manages caching across your supported AI providers. Why rebuild the same context every time your application switches models? With one configuration, teams can reuse shared instructions, standardize cache policies, and reduce repeated prompt processing wherever provider caching is available. The gateway handles provider-specific requirements while giving you clear visibility into cache hits, usage, and estimated savings. Set expiration windows, isolate cached content by project, and invalidate entries when prompts change. Your existing routing logic stays intact, so you can compare models without rebuilding your caching workflow. […]

Ausgabe 588 tok (+435 Denken) Latenz 13.9 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-pro-0813",
    # model="gpt-6.1-sol",  # 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 Pro (0813) oder GPT-6.1 Sol?

DeepSeek V4 Pro (0813) ist günstiger bei input / 1m token ($1.32 vs. $2, 1.5× 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 Pro (0813) gegen GPT-6.1 Sol 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 Pro (0813) und GPT-6.1 Sol 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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