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Claude Haiku 5.5 vs DeepSeek V4 Pro (0813)

vs

Cuál usar y cuándo

claude-haiku-5-5 cuesta $0.1 por entrada y $0.5 por salida frente a los $1.32 y $3.96 de deepseek-v4-pro-0813, aproximadamente 13x menos en entrada y 8x menos en salida, con lecturas de caché a $0.01 frente a $0.132. Ambos ofrecen un contexto de 1000000 tokens. claude-haiku-5-5 acepta entrada de imagen y factura a 5x los prompts de más de 100000 tokens, y aun así sigue siendo el más barato; deepseek-v4-pro-0813 solo admite texto y permite 393216 tokens de salida frente a 128000. Elija claude-haiku-5-5 para gran volumen y para imágenes, y deepseek-v4-pro-0813 para salidas de texto muy largas.

Benchmarks

Claude Haiku 5.5: el proveedor no ha publicado resultados de benchmarks.

Sobre la mediaNinguno mejorDeepSeek V4 Pro (0813)13 / 211 / 21
Claude Haiku 5.5 DeepSeek V4 Pro (0813) otros modelos medidos media de los modelos comparados ★ ningún otro modelo puntuó más alto
DeepSWE 1.1
N/A
62.7%
Cybergym
N/A
83.3%
GDPval-AA v2 Elo · 1508-1769 según Z.ai · 2026-09-04
N/A
1590
GPQA Diamond
N/A
92.4%
Agents' Last Exam
N/A
25.7%

Publicado por los proveedores: Alibaba (Qwen) Anthropic ByteDance DeepSeek Google MiniMax Moonshot OpenAI Tencent Z.ai

Precios

Claude Haiku 5.5 DeepSeek V4 Pro (0813) Δ
Entrada / 1M tokens $0.1 $1.32 0.076×
Salida / 1M tokens $0.5 $3.96 0.13×
Lectura de caché / 1M tokens $0.01 $0.132 0.076×
Escritura en caché 1.25x (5m) / 2x (1h) sin cargo aparte -

Tarifas tomadas del catálogo en vivo al generar el sitio; la página de cada modelo tiene la ficha de precios actualizada.

Dónde queda cada uno: precio de entrada por 1M de tokens entre los 78 modelos de chat que se facturan en esta unidad (escala logarítmica)

Capacidades

Claude Haiku 5.5 DeepSeek V4 Pro (0813)
Uso de herramientas sí sí
Control del razonamiento configurable siempre activo
Salida estructurada sí sí
Caché de prompts explícito (tú marcas el prefijo) implícito (automático)
Duración de la caché 5m default, 1h option no fixed TTL (evicted when unused)
Prefijo mínimo en caché 1024 tokens no publicado

Especificaciones

Claude Haiku 5.5 DeepSeek V4 Pro (0813)
Modalidades de entrada texto imagen texto
Modalidades de salida texto texto
Lanzamiento 2026-10-07 2026-08-13
Corte de conocimiento 2026-06 -
Ventana de contexto 1M 1M
Salida máxima 128K 393K
Parámetro de razonamiento output_config.effort reasoning_effort
Valores aceptados
output_config.effort
  • low
  • medium
  • high
  • xhigh
  • max
reasoning_effort
  • the model card documents low
  • high
  • max
Valor por defecto medium -

Las especificaciones se transcriben de la documentación de cada proveedor; si un proveedor no publica un dato, la fila se omite en vez de deducirlo. Fuentes completas: Claude Haiku 5.5 · DeepSeek V4 Pro (0813)

Un mismo prompt en los dos modelos, medido a través de la pasarela

PROMPT Explain to a CFO, in exactly three sentences, why our LLM bill doubled after we enabled reasoning. COMPROBACIÓN exactamente 3 frases

Claude Haiku 5.5 superado · 3 sentences

Enabling reasoning makes the model generate a long internal chain of thought before its answer, and those thinking tokens are billed as output tokens, which cost several times more than input tokens. The model often produces many times more output per request than it did without reasoning, so the per-call cost rises even when the visible answer looks about the same length. Because that extra spend scales with every request, the bill roughly doubled, and we can control it by setting reasoning budgets, using reasoning only for tasks that need it, or routing simpler requests to a non-reasoning model.

salida 332 tok (+159 razonamiento) latencia 2.9 s

DeepSeek V4 Pro (0813) superado · 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.

salida 308 tok (+226 razonamiento) latencia 5.1 s

Cumplimiento de la instrucción (exactamente tres frases, se pueden contar), adaptación al público (registro de CFO) y la diferencia de facturación por razonamiento oculto que dejan ver los contadores de tokens de abajo.

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. COMPROBACIÓN la corrección pasa las pruebas

Claude Haiku 5.5 superado · 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 bug is that `cur` counts adjacent equal *pairs*, not run *elements*. A run of k equal items produces k−1 matching pairs, so the function returns one less than the true length, and a single-element input produces no pairs at all, so it returns 0 instead of 1. Resetting `cur` to 0 on a mismatch compounds this by starting every run one step behind. The fix starts both `cur` and `best` at 1 (a non-empty list always has a run of at least one element), resets `cur` to 1 on a mismatch, and updates `best` after every element rather than only inside the equal-branch. The empty-list guard keeps the function from returning 1 for `[]`. […]

salida 1012 tok (+591 razonamiento) latencia 6.0 s

DeepSeek V4 Pro (0813) superado · 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.

salida 1315 tok (+1130 razonamiento) latencia 16.9 s

Si la corrección funciona de verdad (se puede ejecutar), lo densa que es la explicación y la eficiencia en tokens en una tarea acotada.

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. COMPROBACIÓN JSON válido, esquema exacto

Claude Haiku 5.5 superado · 5/5 fields, guidance "Formal guidance withheld pending the Q4 "

```json { "company": "Meridian Robotics", "quarter": "September quarter", "revenue_usd_m": null, "growth_pct": 11, "guidance": "Formal guidance withheld pending the Q4 close" } ``` Notes: The text gives revenue as 412 but doesn't state the currency, so I left `revenue_usd_m` as null. Growth is "eleven and change," so 11 is an approximation.

salida 725 tok (+572 razonamiento) latencia 4.6 s

DeepSeek V4 Pro (0813) superado · 5/5 fields, guidance null

{"company":"Meridian Robotics","quarter":"September quarter","revenue_usd_m":412,"growth_pct":11.0,"guidance":null}

salida 2155 tok (+2121 razonamiento) latencia 26.0 s

Respeto del esquema (sin campos inventados), tentación de alucinar (la guidance se omite a propósito) y diferencias entre las vías de salida estructurada.

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. COMPROBACIÓN 120 palabras, 0 palabras prohibidas

Claude Haiku 5.5 superado · 120 words, 0 banned, 1 question

**Introducing Prompt Cache Sync, the newest feature in GatewayOne.** Teams routing requests across OpenAI, Anthropic, and Google have often paid to process the same long system prompts again and again. Now the gateway stores those prompts once and reuses them wherever they appear, regardless of provider. Repeated context is matched by content hash, so cached prefixes return faster and cost less, with no changes to your application code. How much could this save your team? Enable Prompt Cache Sync from the dashboard, and your next billing report will show the difference. Cache entries follow your existing retention settings and can be purged per project at any time. Availability begins this week for all Scale and Enterprise plans worldwide. Start today.

salida 2164 tok (+1929 razonamiento) latencia 9.9 s

DeepSeek V4 Pro (0813) superado · 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.

salida 2845 tok (+2694 razonamiento) latencia 25.5 s

Respeto de las restricciones (límite de palabras, lista de palabras prohibidas, una única pregunta), sello de estilo y control de la longitud.

Cambia de uno a otro con una sola línea

Los dos ids aparecen en todas las pestañas de abajo; lo único que cambia es el par de líneas resaltadas. El endpoint, la clave y la estructura de la solicitud son los mismos.

from openai import OpenAI

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

resp = client.chat.completions.create(
    model="claude-haiku-5-5",
    # model="deepseek-v4-pro-0813",  # descomenta esta línea, comenta la de arriba
    messages=[{"role": "user", "content": "Summarize this diff"}],
    reasoning_effort="medium",
)
print(resp.choices[0].message.content)

Obtén tu clave API →

Preguntas frecuentes

¿Cuál es más barato, Claude Haiku 5.5 o DeepSeek V4 Pro (0813)?

Claude Haiku 5.5 es más barato en Entrada / 1M tokens ($0.1 frente a $1.32, una diferencia de 13×). En otras filas puede ser al revés: la tabla de arriba recoge todas las tarifas, y el coste real depende de tu combinación de uso.

¿Puedo hacer pruebas A/B de Claude Haiku 5.5 frente a DeepSeek V4 Pro (0813) sin dos integraciones?

Sí. Los dos se sirven desde el mismo endpoint compatible con OpenAI y con una sola clave API. Para cambiar de uno a otro basta con tocar una línea, el nombre del modelo, así que puedes mandar una parte del tráfico a cada uno y comparar directamente las facturas.

¿Admiten Claude Haiku 5.5 y DeepSeek V4 Pro (0813) caché de prompts?

Sí. Los dos cobran las lecturas de caché por debajo de su tarifa de entrada, así que las cargas de trabajo que reutilizan un prefijo ya cacheado cuestan menos de lo que sugieren los precios de lista. Las tarifas exactas de lectura de caché están en la tabla de precios de arriba.

Comparativas relacionadas

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