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DeepSeek V4 Pro vs GPT-5.6 Sol

vs

Cuál usar y cuándo

Ambos son modelos de razonamiento con entrada de texto y un contexto de en torno al millón de tokens (1000000 para deepseek-v4-pro, 1050000 para gpt-5.6-sol) y pensamiento opcional, así que la diferencia real está en el precio y la modalidad. deepseek-v4-pro es mucho más barato: gpt-5.6-sol cuesta unas 3.8x más en entrada, unas 7.6x más en salida y unas 3.8x más en lecturas en caché. Además permite hasta 393216 tokens de salida frente a 128000, lo que lo convierte en la opción para artefactos generados largos y trabajo de texto en volumen. Elige gpt-5.6-sol si necesitas entrada de imagen, que deepseek-v4-pro no acepta, o quieres su lanzamiento más reciente del 2026-07-09 y su corte de conocimiento de 2026-02.

Benchmarks

GanaSobre la mediaNinguno mejorDeepSeek V4 Pro05 / 100 / 10GPT-5.6 Sol594 / 12128 / 121

5 medidos en ambos.

DeepSeek V4 Pro GPT-5.6 Sol otros modelos medidos media de los modelos comparados ★ ningún otro modelo puntuó más alto
SWE-Bench Pro
59%
64.6%
BioMysteryBench hard
N/A
44.7%
OSWorld-Verified
N/A
83%
Cybergym
N/A
84.5%
HealthBench Professional
N/A
60.5%
Finance Agent v2
N/A
53.8%
Harvey Lab-AA
N/A
87.2%
Humanity's Last Exam no tools
37.7%
44.5%
BrowseComp
N/A
90.4%
LVBench
N/A
82.1%

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

Precios

DeepSeek V4 Pro 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)

DeepSeek V4 Pro · $1.32 GPT-5.6 Sol · $5
$0.05 · Qwen3 VL Flash $30 · GPT-5.4 Pro

Capacidades

DeepSeek V4 Pro GPT-5.6 Sol
Uso de herramientas sí sí
Control del razonamiento configurable 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 GPT-5.6 Sol
Modalidades de entrada texto texto imagen
Modalidades de salida texto texto
Lanzamiento 2026-04-24 2026-07-09
Corte de conocimiento - 2026-02
Ventana de contexto 1M 1.1M
Salida máxima 393K 128K
Parámetro de razonamiento
  • thinking.type
  • reasoning_effort
reasoning.effort
Valores aceptados
thinking.type
  • enabled
  • disabled
reasoning_effort
  • high
  • max (low and medium map to high, xhigh maps to max)
reasoning.effort
  • none
  • low
  • medium
  • high
  • xhigh
  • max
Valor por defecto

enabled, with reasoning_effort high

some complex agent requests are automatically set to max

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 · GPT-5.6 Sol

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

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 razonamiento) latencia 11.5 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.

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

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 razonamiento) latencia 35.6 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.

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

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 razonamiento) latencia 19.9 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.

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

DeepSeek V4 Pro sin respuesta que evaluar · no answer text within 16,384 tokens (all of it went to thinking)

El modelo no devolvió ningún texto de respuesta: todo el presupuesto de tokens se fue en razonamiento oculto.

salida 8193 tok (+8192 razonamiento) latencia 106.2 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",
    # 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)

Obtén tu clave API →

Preguntas frecuentes

¿Cuál es más barato, DeepSeek V4 Pro o GPT-5.6 Sol?

DeepSeek V4 Pro 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 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 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.

Comparativas relacionadas

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