Claude Sonnet 5 vs DeepSeek V4 Flash (0731)
Cuál usar y cuándo — veredicto seleccionado, no una tabla de benchmarks
Ambos comparten una ventana de contexto de 1000000 de tokens, por lo que la diferencia radica en la modalidad y el precio: claude-sonnet-5 acepta entrada de imagen junto con texto y te permite desactivar el pensamiento, a $2 por millón de entrada y $10 por millón de salida. deepseek-v4-flash-0731 es solo de texto pero cuesta aproximadamente 6.5x menos en entrada ($0.308) y unas 10.8x menos en salida ($0.924), con una salida máxima mucho mayor de 393216 tokens para generaciones largas de un solo paso. Elige claude-sonnet-5 cuando necesites visión o pensamiento controlable; elige deepseek-v4-flash-0731 para trabajos de texto y código de alto volumen donde predomina el costo por token.
Precios
| Claude Sonnet 5 | DeepSeek V4 Flash (0731) | Δ | |
|---|---|---|---|
| Entrada / 1M tokens | $2 | $0.308 | 6.5× |
| Salida / 1M tokens | $10 | $0.924 | 11× |
| Lectura de caché / 1M tokens | $0.2 | $0.0308 | 6.5× |
| Escritura en caché | 1.25x (5m) / 2x (1h) | sin cargo por separado | — |
Tarifas del catálogo en vivo en el momento de la compilación; la página de cada modelo incluye la ficha actualizada.
Dónde se sitúan — precio de entrada por 1M de tokens en todos los 63 modelos de chat en esta unidad de facturación (escala logarítmica)
Capacidades
| Claude Sonnet 5 | DeepSeek V4 Flash (0731) | |
|---|---|---|
| Uso de herramientas | sí | sí |
| Control de pensamiento | configurable | sí — el proveedor no publica el control |
| Salida estructurada | sí | sí |
| Caché de prompt | explícito (marcas el prefijo) | implícito (automático) |
| Tiempo de vida de la caché | 5m default, 1h option | no fixed TTL (evicted when unused) |
| Prefijo mínimo en caché | 1024 tokens | no publicado |
Especificaciones
| Claude Sonnet 5 | DeepSeek V4 Flash (0731) | |
|---|---|---|
| Modalidades de entrada | texto imagen | texto |
| Modalidades de salida | texto | texto |
| Lanzamiento | 2026-06-30 | 2026-07-31 |
| Límite de conocimiento | 2026-01 | — |
| Ventana de contexto | 1M | 1M |
| Salida máxima | 128K | 393K |
| Parámetro de pensamiento |
| — |
| Valores aceptados | thinking.type
effort
"enabled" returns 400 | — |
| Predeterminado | thinking on (adaptive) effort
| — |
Las especificaciones se transcriben de la documentación de cada proveedor; si un proveedor no publica una fila, se omite en lugar de inferirse. Fuentes completas: Claude Sonnet 5 · DeepSeek V4 Flash (0731)
Un prompt, ambos modelos — medido a través del gateway
Claude Sonnet 5 superado · 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.
salida 194 tok latencia 4.3 s
DeepSeek V4 Flash (0731) superado · 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.
salida 365 tok (+266 pensamiento) latencia 5.1 s
Seguimiento de la instrucción (exactamente tres frases — contables), adaptación a la audiencia (registro de CFO), y la brecha de facturación por pensamiento oculto que los medidores de tokens de abajo dejan ver.
Claude Sonnet 5 superado · 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. […]
salida 536 tok latencia 7.1 s
DeepSeek V4 Flash (0731) 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 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). […]
salida 1268 tok (+1016 pensamiento) latencia 14.0 s
Si el arreglo es realmente correcto (ejecutable), la densidad de la explicación, y la eficiencia en tokens sobre una tarea acotada.
Claude Sonnet 5 superado · 5/5 fields, guidance null
```json { "company": "Meridian Robotics", "quarter": "Q3", "revenue_usd_m": 412, "growth_pct": 11.5, "guidance": null } ```
salida 348 tok latencia 5.3 s
DeepSeek V4 Flash (0731) superado · 5/5 fields, guidance null
{ "company": "Meridian Robotics", "quarter": "Q3", "revenue_usd_m": 412, "growth_pct": null, "guidance": null }
salida 1119 tok (+1072 pensamiento) latencia 12.3 s
Obediencia al esquema (sin campos inventados), presión de alucinación (guidance se retiene explícitamente), y diferencias en la ruta de salida estructurada.
Claude Sonnet 5 superado · 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.
salida 259 tok latencia 4.8 s
DeepSeek V4 Flash (0731) fallado · 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. […]
salida 254 tok (+80 pensamiento) latencia 4.4 s
Obediencia a las restricciones (presupuesto de palabras, lista de palabras prohibidas, la única pregunta), huella de estilo, y control de la longitud.
Cambia entre ellos con una línea
Ambos IDs están en cada pestaña a continuación — el par de líneas resaltadas es la única edición. Mismo endpoint, misma clave, misma estructura de solicitud.
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-flash-0731", # descomenta esta línea, comenta la de arriba
messages=[{"role": "user", "content": "Summarize this diff"}],
reasoning_effort="medium",
)
print(resp.choices[0].message.content)import OpenAI from "openai";
const client = new OpenAI({
baseURL: "https://synthorai.io/v1",
apiKey: "sk-syn-...",
});
const resp = await client.chat.completions.create({
model: "claude-sonnet-5",
// model: "deepseek-v4-flash-0731", // descomenta esta línea, comenta la de arriba
messages: [{ role: "user", content: "Summarize this diff" }],
reasoning_effort: "medium",
});
console.log(resp.choices[0].message.content);curl https://synthorai.io/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer sk-syn-..." \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "claude-sonnet-5",
# "model": "deepseek-v4-flash-0731", # descomenta esta línea, comenta la de arriba
"messages": [{"role": "user", "content": "Hello"}],
"reasoning_effort": "medium"
}'package main
import (
"context"
"fmt"
"github.com/openai/openai-go/v3"
"github.com/openai/openai-go/v3/option"
)
func main() {
client := openai.NewClient(
option.WithBaseURL("https://synthorai.io/v1"),
option.WithAPIKey("sk-syn-..."),
)
resp, _ := client.Chat.Completions.New(context.TODO(), openai.ChatCompletionNewParams{
Model: "claude-sonnet-5",
// Model: "deepseek-v4-flash-0731", // descomenta esta línea, comenta la de arriba
Messages: []openai.ChatCompletionMessageParamUnion{
openai.UserMessage("Summarize this diff"),
},
ReasoningEffort: openai.ReasoningEffortMedium,
})
fmt.Println(resp.Choices[0].Message.Content)
}import com.openai.client.OpenAIClient;
import com.openai.client.okhttp.OpenAIOkHttpClient;
import com.openai.models.chat.completions.*;
import com.openai.models.ReasoningEffort;
OpenAIClient client = OpenAIOkHttpClient.builder()
.baseUrl("https://synthorai.io/v1")
.apiKey("sk-syn-...")
.build();
ChatCompletion resp = client.chat().completions().create(
ChatCompletionCreateParams.builder()
.model("claude-sonnet-5")
// .model("deepseek-v4-flash-0731") // descomenta esta línea, comenta la de arriba
.addUserMessage("Summarize this diff")
.reasoningEffort(ReasoningEffort.MEDIUM)
.build());
System.out.println(resp.choices().get(0).message().content().orElse(""));Preguntas frecuentes
¿Cuál es más barato, Claude Sonnet 5 o DeepSeek V4 Flash (0731)?
DeepSeek V4 Flash (0731) es más barato en entrada / 1m tokens ($0.308 vs $2, con una diferencia de 6.5×). Otras filas pueden indicar lo contrario — la tabla anterior muestra la ficha completa, y el costo real depende de su combinación.
¿Puedo hacer pruebas A/B de Claude Sonnet 5 frente a DeepSeek V4 Flash (0731) sin dos integraciones?
Sí. Ambos se sirven a través del mismo endpoint compatible con OpenAI con una clave API — el cambio es una modificación de una línea en la cadena del modelo, por lo que puede enrutar una fracción del tráfico a cada uno y comparar las facturas directamente.
¿Admiten Claude Sonnet 5 y DeepSeek V4 Flash (0731) caché de prompts?
Sí — ambos cobran las lecturas en caché por debajo de su tarifa de entrada, por lo que las cargas de trabajo con prefijo caliente cuestan menos de lo que sugieren las tarifas de lista. Las filas exactas de lectura en caché están en la tabla de precios de arriba.