DeepSeek V4 Pro (0813) vs GPT-5.6 Sol
Cuál usar y cuándo
Ambos son modelos de razonamiento con entrada de texto y aproximadamente un millón de tokens de contexto (1,000,000 para deepseek-v4-pro-0813 frente a 1,050,000 para gpt-5.6-sol), por lo que la diferencia radica en el costo y la estructura de E/S: DeepSeek cobra $1.32 de entrada y $3.96 de salida frente a $5 y $30, haciendo que gpt-5.6-sol cueste aproximadamente 3.8x el precio de entrada y 7.6x el precio de salida, y también permite 393216 tokens de salida frente a 128000. Elige deepseek-v4-pro-0813 para generación de texto largo en volumen; elige gpt-5.6-sol cuando necesites entrada de imágenes o la opción de desactivar el razonamiento, ninguno de los cuales figura en la hoja de especificaciones de DeepSeek.
Benchmarks
17 medidos en ambos.
Publicado por los proveedores: Alibaba (Qwen) Anthropic ByteDance DeepSeek Google MiniMax Moonshot OpenAI Tencent Z.ai
Precios
| DeepSeek V4 Pro (0813) | GPT-5.6 Sol | Δ | |
|---|---|---|---|
| Entrada / 1M tokens | $1.32 | $5 | 0.26× |
| Salida / 1M tokens | $3.96 | $30 | 0.13× |
| Lectura de caché / 1M tokens | $0.132 | $0.5 | 0.26× |
| Escritura en caché | sin cargo aparte | 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 76 modelos de chat que se facturan en esta unidad (escala logarítmica)
Capacidades
| DeepSeek V4 Pro (0813) | GPT-5.6 Sol | |
|---|---|---|
| Uso de herramientas | sí | sí |
| Control del razonamiento | siempre activo | configurable |
| Salida estructurada | sí | sí |
| Caché de prompts | implícito (automático) | implícito (automático) |
| Duración de la caché | no fixed TTL (evicted when unused) | 5-10m, up to 1h |
| Prefijo mínimo en caché | no publicado | 1024 tokens |
Especificaciones
| DeepSeek V4 Pro (0813) | GPT-5.6 Sol | |
|---|---|---|
| Modalidades de entrada | texto | texto imagen |
| Modalidades de salida | texto | texto |
| Lanzamiento | 2026-08-13 | 2026-07-09 |
| Corte de conocimiento | - | 2026-02 |
| Ventana de contexto | 1M | 1.1M |
| Salida máxima | 393K | 128K |
| Parámetro de razonamiento | reasoning_effort | reasoning.effort |
| Valores aceptados | reasoning_effort
| reasoning.effort
|
| 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: DeepSeek V4 Pro (0813) · GPT-5.6 Sol
Un mismo prompt en los dos modelos, medido a través de la pasarela
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
GPT-5.6 Sol superado · 3 sentences
Enabling reasoning makes the model generate additional internal tokens before producing an answer, so each request consumes more billable compute. Reasoning may also increase response length, latency, tool calls, and retries, further raising per-request cost. In short, usage volume may be unchanged, but the cost per task increased enough to double the bill.
salida 111 tok (+34 razonamiento) latencia 2.3 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.
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
GPT-5.6 Sol 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 original function counted equal *adjacencies* rather than items, so a run of length one produced `0` and every longer run was undercounted by one. Initializing `cur` and `best` to `1` for nonempty input makes them represent item counts, resetting `cur` to `1` starts a new run at the current item, and updating `best` on every iteration ensures a run reaching the final index is included.
salida 316 tok (+135 razonamiento) latencia 5.2 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.
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
GPT-5.6 Sol superado · 5/5 fields, guidance "withheld pending the Q4 close"
{"company":"Meridian Robotics","quarter":"September quarter","revenue_usd_m":412,"growth_pct":"11+","guidance":"withheld pending the Q4 close"}
salida 194 tok (+147 razonamiento) latencia 3.2 s
Respeto del esquema (sin campos inventados), tentación de alucinar (la guidance se omite a propósito) y diferencias entre las vías de salida estructurada.
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
GPT-5.6 Sol superado · 120 words, 0 banned, 1 question
Today, we’re introducing Provider Prompt Cache, a new API gateway feature that reuses prompt prefixes across supported AI providers, reducing latency, token costs, and duplicated processing. Teams can define cache policies once, route requests dynamically, and preserve provider flexibility without rewriting application logic. Switching models during testing or failover? The gateway identifies eligible prompt segments, applies provider-specific caching controls, and reports hits, misses, savings, and expiration details through unified logs and metrics. Configurable TTLs, tenant isolation, encryption, and cache-bypass options help teams balance performance, privacy, and freshness for every workload. Provider Prompt Cache is available today in beta through the dashboard and API, with SDK examples and migration guidance included. […]
salida 733 tok (+564 razonamiento) latencia 7.7 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="deepseek-v4-pro-0813",
# model="gpt-5.6-sol", # 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: "deepseek-v4-pro-0813",
// model: "gpt-5.6-sol", // 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": "deepseek-v4-pro-0813",
# "model": "gpt-5.6-sol", # 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: "deepseek-v4-pro-0813",
// Model: "gpt-5.6-sol", // 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("deepseek-v4-pro-0813")
// .model("gpt-5.6-sol") // 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, DeepSeek V4 Pro (0813) o GPT-5.6 Sol?
DeepSeek V4 Pro (0813) es más barato en Entrada / 1M tokens ($1.32 frente a $5, una diferencia de 3.8×). 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 DeepSeek V4 Pro (0813) frente a GPT-5.6 Sol 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 DeepSeek V4 Pro (0813) y GPT-5.6 Sol 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.