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DeepSeek V4 Pro (0813) vs GPT-6 Luna

vs

Welches Modell wofür

Beide decken Chat, Code, Reasoning und Tools über etwa eine Million Token Kontext ab (1,000,000 für deepseek-v4-pro-0813, 1,050,000 für gpt-6-luna), sodass der eigentliche Unterschied im Preis und im Profil des Jobs liegt. Wählen Sie gpt-6-luna für günstigere, großvolumigere Arbeiten, mit $0.1 beim Input und $0.5 beim Output im Vergleich zu $1.32 und $3.96, was deepseek-v4-pro-0813 bei den Input-Kosten 13.2x und bei den Output-Kosten 7.92x so teuer macht, sowie für Bild-Input plus der Option, das Thinking zu deaktivieren. Wählen Sie deepseek-v4-pro-0813, wenn Sie sehr lange Einzelantworten benötigen, da dessen maximale Ausgabe von 393216 Token etwa dem Dreifachen von Lunas 128000 entspricht.

Benchmarks

Über dem DurchschnittKeins besserDeepSeek V4 Pro (0813)13 / 211 / 21GPT-6 Lunanur 1 vergleichbar
DeepSeek V4 Pro (0813) GPT-6 Luna weitere gemessene Modelle Durchschnitt der Vergleichsmodelle ★ kein anderes Modell war besser
DeepSWE 1.1
62.7%
66.6%
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

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

Preise

DeepSeek V4 Pro (0813) GPT-6 Luna Δ
Eingabe / 1M Tokens $1.32 $0.1 13×
Ausgabe / 1M Tokens $3.96 $0.5 7.9×
Cache-Lesen / 1M Tokens $0.132 $0.01 13×
Cache-Schreiben keine gesonderte Gebühr 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 77 Chat-Modelle mit dieser Abrechnungseinheit (logarithmische Skala)

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

Fähigkeiten

DeepSeek V4 Pro (0813) GPT-6 Luna
Tool-Nutzung ja ja
Thinking-Steuerung immer aktiv konfigurierbar
Strukturierte Ausgabe ja ja
Prompt-Caching implizit (automatisch) implizit (automatisch)
Cache-Lebensdauer no fixed TTL (evicted when unused) 5-10m, up to 1h
Mindestlänge des gecachten Präfixes nicht veröffentlicht 1024 Tokens

Spezifikationen

DeepSeek V4 Pro (0813) GPT-6 Luna
Eingabemodalitäten Text Text Bild
Ausgabemodalitäten Text Text
Veröffentlicht 2026-08-13 2026-09-22
Knowledge-Cutoff - 2026-05
Kontextfenster 1M 1.1M
Maximale Ausgabe 393K 128K
Thinking-Parameter reasoning_effort reasoning.effort
Zulässige Werte
reasoning_effort
  • the model card documents low
  • high
  • max
reasoning.effort
  • none
  • low
  • medium
  • high
  • xhigh
  • max
Standardwert - medium

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: DeepSeek V4 Pro (0813) · GPT-6 Luna

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

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 Thinking) Latenz 5.1 s

GPT-6 Luna bestanden · 3 sentences

Enabling reasoning typically makes the model process more information and generate more internal tokens before producing its answer. Because usage is billed by tokens—and reasoning may also route requests to a more expensive model—the cost per request can rise sharply. If request volume stayed similar, that higher cost per request could explain why the bill doubled.

Ausgabe 117 tok (+48 Thinking) Latenz 3.4 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

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 Thinking) Latenz 16.9 s

GPT-6 Luna 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 counted matching *adjacent pairs* rather than items, so a run of length `n` was reported as `n - 1`, and a single-item input returned `0`. This version counts the current item as part of each run and updates `best` at every index, including the last; it returns `0` for an empty input.

Ausgabe 514 tok (+356 Thinking) Latenz 6.9 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

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 Thinking) Latenz 26.0 s

GPT-6 Luna bestanden · 5/5 fields, guidance "Withheld pending the Q4 close"

{"company":"Meridian Robotics","quarter":"September quarter","revenue_usd_m":412,"growth_pct":null,"guidance":"Withheld pending the Q4 close"}

Ausgabe 161 tok (+119 Thinking) Latenz 21.7 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

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 Thinking) Latenz 25.5 s

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

Introducing Prompt Cache, a new API gateway feature that recognizes repeat prompt prefixes and reuses provider-side cached context across supported models. Teams can route requests to different AI providers while preserving eligible cache hits, reducing redundant input processing and helping lower latency and token costs. Configure cache policies in one place, monitor hit rates by provider, and keep existing client integrations unchanged. The gateway applies provider-specific rules automatically, so developers do not need to build separate caching logic for each endpoint. Which workflows could benefit from faster responses and predictable spend? Prompt Cache is available today in preview for eligible accounts, with usage details, supported providers, and setup guidance in the dashboard. Start with one route, compare results, then expand.

Ausgabe 959 tok (+813 Thinking) Latenz 14.6 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="deepseek-v4-pro-0813",
    # model="gpt-6-luna",  # 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: DeepSeek V4 Pro (0813) oder GPT-6 Luna?

GPT-6 Luna ist bei Eingabe / 1M Tokens günstiger ($0.1 vs. $1.32, Faktor 13). Bei anderen Zeilen kann es umgekehrt sein. Die Tabelle oben zeigt alle Preise, und die tatsächlichen Kosten hängen von Ihrem Mix ab.

Kann ich DeepSeek V4 Pro (0813) gegen GPT-6 Luna 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 DeepSeek V4 Pro (0813) und GPT-6 Luna 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