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Claude Sonnet 5 vs DeepSeek V4 Pro

vs

Lequel, quand — verdict de synthèse, pas un tableau de benchmarks

Les deux partagent une fenêtre de 1,000,000 tokens et couvrent chat, code, raisonnement et outils : la différence est la modalité et le coût. claude-sonnet-5 accepte l'image en plus du texte et expose une capacité de réflexion, tandis que deepseek-v4-pro est purement textuel mais autorise jusqu'à 393216 tokens de sortie contre les 128000 de Sonnet. Sur la grille, deepseek-v4-pro est moins cher partout — $1.608 contre $2 en entrée, $3.216 contre $10 en sortie (environ 3.1x moins) et $0.0134 contre $0.2 en lecture de cache (environ 15x moins). Prenez claude-sonnet-5 quand il vous faut des images ou une réflexion activable ; prenez deepseek-v4-pro pour de longues générations de texte à moindre coût.

Tarification

Claude Sonnet 5 DeepSeek V4 Pro Δ
Entrée / 1M tokens $2 $1.608 1.2×
Sortie / 1M tokens $10 $3.216 3.1×
Lecture en cache / 1M tokens $0.2 $0.0134 15×
Écriture cache 1.25x (5m) / 2x (1h) aucun frais supplémentaire

Tarifs issus du catalogue en direct au moment de la compilation ; chaque page de modèle présente la fiche actuelle.

Où ils se situent — prix en entrée pour 1M de tokens sur l'ensemble des 63 modèles chat pour cette unité de facturation (échelle logarithmique)

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

Capacités

Claude Sonnet 5 DeepSeek V4 Pro
Utilisation d'outils oui oui
Contrôle de la réflexion configurable configurable
Sortie structurée oui oui
Mise en cache du prompt explicite (vous indiquez le préfixe) implicite (automatique)
Durée de vie du cache 5m default, 1h option no fixed TTL (evicted when unused)
Préfixe minimum mis en cache 1024 jetons non publié

Spécifications

Claude Sonnet 5 DeepSeek V4 Pro
Modalités d'entrée texte image texte
Modalités de sortie texte texte
Sortie 2026-06-30 2026-04-24
Limite de connaissances 2026-01
Fenêtre de contexte 1M 1M
Sortie maximale 128K 393K
Paramètre de réflexion
  • thinking.type "adaptive"
  • output_config.effort
  • thinking.type
  • reasoning_effort
Valeurs acceptées
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)
Par défaut

thinking on (adaptive)

effort
  • high

enabled, with reasoning_effort high

some complex agent requests are automatically set to max

Les spécifications sont transcrites à partir de la documentation de chaque fournisseur ; une ligne qu'un fournisseur ne publie pas est omise plutôt que déduite. Sources complètes : Claude Sonnet 5 · DeepSeek V4 Pro

Un prompt, deux modèles — mesurés via la passerelle

PROMPT Explain to a CFO, in exactly three sentences, why our LLM bill doubled after we enabled reasoning. VÉRIFIER exactement 3 phrases

Claude Sonnet 5 réussi · 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.

sortie 194 tok latence 4.3 s

DeepSeek V4 Pro réussi · 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.

sortie 641 tok (+545 réflexion) latence 11.5 s

Suivi de l'instruction (exactement trois phrases — comptables), adaptation à l'audience (registre CFO), et l'écart de facturation lié à la réflexion cachée que les compteurs de tokens ci-dessous révèlent.

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. VÉRIFIER le correctif passe les tests

Claude Sonnet 5 réussi · 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. […]

sortie 536 tok latence 7.1 s

DeepSeek V4 Pro réussi · 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. […]

sortie 2418 tok (+2131 réflexion) latence 35.6 s

Si le correctif est réellement juste (exécutable), la densité de l'explication, et l'efficacité en tokens sur une tâche bornée.

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. VÉRIFIER JSON valide, schéma exact

Claude Sonnet 5 réussi · 5/5 fields, guidance null

```json { "company": "Meridian Robotics", "quarter": "Q3", "revenue_usd_m": 412, "growth_pct": 11.5, "guidance": null } ```

sortie 348 tok latence 5.3 s

DeepSeek V4 Pro réussi · 5/5 fields, guidance null

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

sortie 1204 tok (+1153 réflexion) latence 19.9 s

Respect du schéma (aucun champ inventé), pression d'hallucination (guidance est explicitement retenue), et différences de chemin pour la sortie structurée.

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. VÉRIFIER 120 mots, 0 mot interdit

Claude Sonnet 5 réussi · 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.

sortie 259 tok latence 4.8 s

DeepSeek V4 Pro aucune réponse à évaluer · no answer text within 16,384 tokens (all of it went to thinking)

Le modèle n'a renvoyé aucun texte de réponse — la totalité du budget de tokens a été consacrée à la réflexion masquée.

sortie 8193 tok (+8192 réflexion) latence 106.2 s

Respect des contraintes (budget de mots, liste de mots interdits, l'unique question), empreinte stylistique, et contrôle de la longueur.

Basculez de l'un à l'autre avec une seule ligne

Les deux ids sont dans chaque onglet ci-dessous — la paire de lignes en surbrillance est la seule modification. Même endpoint, même clé, même structure de requête.

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",  # décommentez cette ligne, commentez celle du dessus
    messages=[{"role": "user", "content": "Summarize this diff"}],
    reasoning_effort="medium",
)
print(resp.choices[0].message.content)

Obtenir une clé API →

FAQ

Lequel est le moins cher, Claude Sonnet 5 ou DeepSeek V4 Pro ?

DeepSeek V4 Pro est moins cher sur entrée / 1m tokens ($1.608 contre $2, avec un écart de 1.2×). D'autres lignes peuvent indiquer l'inverse — le tableau ci-dessus contient la fiche complète, et le coût réel dépend de votre combinaison.

Puis-je faire un test A/B de Claude Sonnet 5 par rapport à DeepSeek V4 Pro sans deux intégrations ?

Oui. Les deux sont servis via le même endpoint compatible OpenAI avec une seule clé API — le basculement est un changement de chaîne de modèle en une ligne, vous pouvez donc diriger une fraction du trafic vers chacun et comparer les factures directement.

Est-ce que Claude Sonnet 5 et DeepSeek V4 Pro prennent en charge le prompt caching ?

Oui — les deux facturent les lectures en cache en dessous de leur tarif d'entrée, donc les charges de travail à préfixe chaud coûtent moins cher que ce que les tarifs de base suggèrent. Les lignes exactes des lectures en cache se trouvent dans le tableau de tarification ci-dessus.

Comparaisons associées

Issu de nos études mesurées