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Claude Sonnet 5 vs DeepSeek V4 Pro

vs

Cuál usar y cuándo — veredicto seleccionado, no una tabla de benchmarks

Ambos comparten una ventana de 1,000,000 tokens y cubren chat, código, razonamiento y herramientas, así que la diferencia es modalidad y coste: claude-sonnet-5 acepta entrada de imagen junto al texto y expone una capacidad de pensamiento, mientras deepseek-v4-pro es solo texto pero permite hasta 393216 tokens de salida frente a los 128000 de Sonnet. En la tarifa, deepseek-v4-pro es más barato en todo — $1.608 frente a $2 de entrada, $3.216 frente a $10 de salida (unas 3.1x menos) y $0.0134 frente a $0.2 en lecturas de caché (unas 15x menos). Elige claude-sonnet-5 cuando necesites imágenes o pensamiento conmutable; elige deepseek-v4-pro para generaciones largas de texto con menos gasto.

Precios

Claude Sonnet 5 DeepSeek V4 Pro Δ
Entrada / 1M tokens $2 $1.608 1.2×
Salida / 1M tokens $10 $3.216 3.1×
Lectura de caché / 1M tokens $0.2 $0.0134 15×
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)

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

Capacidades

Claude Sonnet 5 DeepSeek V4 Pro
Uso de herramientas
Control de pensamiento configurable configurable
Salida estructurada
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 Pro
Modalidades de entrada texto imagen texto
Modalidades de salida texto texto
Lanzamiento 2026-06-30 2026-04-24
Límite de conocimiento 2026-01
Ventana de contexto 1M 1M
Salida máxima 128K 393K
Parámetro de pensamiento
  • thinking.type "adaptive"
  • output_config.effort
  • thinking.type
  • reasoning_effort
Valores aceptados
thinking.type
  • adaptive
  • disabled
effort
  • low
  • medium
  • high
  • xhigh
  • max

"enabled" returns 400

thinking.type
  • enabled
  • disabled
reasoning_effort
  • high
  • max (low and medium map to high, xhigh maps to max)
Predeterminado

thinking on (adaptive)

effort
  • high

enabled, with reasoning_effort high

some complex agent requests are automatically set to max

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 Pro

Un prompt, ambos modelos — medido a través del gateway

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

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 Pro superado · 3 sentences

Enabling reasoning causes the model to generate a lengthy internal chain‑of‑thought before it delivers a visible answer, and we are billed for every one of those hidden reasoning tokens just as we are for the final output. In most interactions, the volume of these unseen tokens at least equals the visible response, effectively doubling the total tokens consumed per query. That doubled token consumption translates directly into a doubled per‑query cost, which is why our overall LLM bill doubled.

salida 641 tok (+545 pensamiento) latencia 11.5 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.

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. COMPROBAR el arreglo pasa las pruebas

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 Pro 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 ``` **Explanation:** The bug stems from initializing `cur = 0` and only incrementing it when two adjacent elements match, which counts the number of *additional* equal elements rather than the actual run length (which is `cur + 1`). As a result, the returned `best` is always one less than the true longest run—most obviously returning 0 for a single-element list instead of 1. […]

salida 2418 tok (+2131 pensamiento) latencia 35.6 s

Si el arreglo es realmente correcto (ejecutable), la densidad de la explicación, y la eficiencia en tokens sobre 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. COMPROBAR JSON válido, esquema exacto

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 Pro superado · 5/5 fields, guidance null

{ "company": "Meridian Robotics", "quarter": "September quarter", "revenue_usd_m": 412, "growth_pct": "eleven and change", "guidance": null }

salida 1204 tok (+1153 pensamiento) latencia 19.9 s

Obediencia al esquema (sin campos inventados), presión de alucinación (guidance se retiene explícitamente), y diferencias en la ruta 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. COMPROBAR 120 palabras, 0 palabras prohibidas

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 Pro sin respuesta para evaluar · no answer text within 16,384 tokens (all of it went to thinking)

El modelo no devolvió texto de respuesta — todo el presupuesto de tokens se destinó al pensamiento oculto.

salida 8193 tok (+8192 pensamiento) latencia 106.2 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-pro",  # descomenta esta línea, comenta la de arriba
    messages=[{"role": "user", "content": "Summarize this diff"}],
    reasoning_effort="medium",
)
print(resp.choices[0].message.content)

Obtén una clave de API →

Preguntas frecuentes

¿Cuál es más barato, Claude Sonnet 5 o DeepSeek V4 Pro?

DeepSeek V4 Pro es más barato en entrada / 1m tokens ($1.608 vs $2, con una diferencia de 1.2×). 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 Pro 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 Pro 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.

Comparaciones relacionadas

De nuestros estudios medidos