DeepSeek V4 Pro (0813) vs GPT-6.1 Sol
Lequel, quand
Les deux sont des modèles de raisonnement générant du texte avec le support d'outils et de code et environ un million de tokens de contexte (1,000,000 pour deepseek-v4-pro-0813 contre 1,050,000 pour gpt-6.1-sol), donc la véritable différence se situe au niveau du prix, de la longueur de sortie et des entrées d'images. Choisissez deepseek-v4-pro-0813 pour la génération de texte long avec un budget limité : $1.32 en entrée et $3.96 en sortie, environ 2.5x moins cher en sortie que gpt-6.1-sol à $10, avec une sortie maximale de 393,216 tokens contre 128,000. Choisissez gpt-6.1-sol à $2 en entrée lorsque vous avez besoin d'entrées d'images ou de ses lectures en cache légèrement moins chères à $0.1.
Benchmarks
GPT-6.1 Sol : le fournisseur n'a publié aucun résultat de benchmark.
Chiffres publiés par les fournisseurs : Alibaba (Qwen) Anthropic ByteDance DeepSeek Google MiniMax Moonshot OpenAI Tencent Z.ai
Tarification
| DeepSeek V4 Pro (0813) | GPT-6.1 Sol | Δ | |
|---|---|---|---|
| Entrée / 1M tokens | $1.32 | $2 | 0.66× |
| Sortie / 1M tokens | $3.96 | $10 | 0.4× |
| Lecture en cache / 1M tokens | $0.132 | $0.1 | 1.3× |
| Écriture cache | aucun frais supplémentaire | 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 76 modèles chat pour cette unité de facturation (échelle logarithmique)
Capacités
| DeepSeek V4 Pro (0813) | GPT-6.1 Sol | |
|---|---|---|
| Utilisation d'outils | oui | oui |
| Contrôle de la réflexion | toujours activé | toujours activé |
| Sortie structurée | oui | oui |
| Mise en cache du prompt | implicite (automatique) | implicite (automatique) |
| Durée de vie du cache | no fixed TTL (evicted when unused) | 5-10m, up to 1h |
| Préfixe minimum mis en cache | non publié | 1024 jetons |
Spécifications
| DeepSeek V4 Pro (0813) | GPT-6.1 Sol | |
|---|---|---|
| Modalités d'entrée | texte | texte image |
| Modalités de sortie | texte | texte |
| Sortie | 2026-08-13 | 2026-09-29 |
| Limite de connaissances | - | 2026-04 |
| Fenêtre de contexte | 1M | 1.1M |
| Sortie maximale | 393K | 128K |
| Paramètre de réflexion | reasoning_effort | reasoning.effort |
| Valeurs acceptées | reasoning_effort
| reasoning.effort
|
| Par défaut | - | medium |
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 : DeepSeek V4 Pro (0813) · GPT-6.1 Sol
Un prompt, deux modèles - mesurés via la passerelle
DeepSeek V4 Pro (0813) réussi · 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.
sortie 308 tok (+226 réflexion) latence 5.1 s
GPT-6.1 Sol réussi · 3 sentences
Enabling reasoning makes the model do more computational work before answering, and many providers bill the resulting reasoning tokens even though users never see them. That means the same number of requests can cost twice as much because each request consumes more billable tokens, even if the visible answers stay the same length. We should confirm the increase in our usage breakdown and reserve higher reasoning levels for tasks where the improvement justifies the added cost.
sortie 144 tok (+54 réflexion) latence 6.6 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.
DeepSeek V4 Pro (0813) 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 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.
sortie 1315 tok (+1130 réflexion) latence 16.9 s
GPT-6.1 Sol réussi · 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 counts equal adjacent pairs rather than items in a run: a run of length `n` has only `n - 1` equal pairs, so a single-element input returns `0`, and a run ending at the last index is also undercounted. It does process the last index, so the issue is not a missing final check. Initializing each nonempty run to `1` and updating `best` after every iteration correctly counts items, including singleton and trailing runs; empty inputs still return `0`.
sortie 189 tok latence 6.3 s
Si le correctif est réellement juste (exécutable), la densité de l'explication, et l'efficacité en tokens sur une tâche bornée.
DeepSeek V4 Pro (0813) réussi · 5/5 fields, guidance null
{"company":"Meridian Robotics","quarter":"September quarter","revenue_usd_m":412,"growth_pct":11.0,"guidance":null}
sortie 2155 tok (+2121 réflexion) latence 26.0 s
GPT-6.1 Sol réussi · 5/5 fields, guidance "Withheld pending the Q4 close"
{ "company": "Meridian Robotics", "quarter": "September quarter", "revenue_usd_m": null, "growth_pct": "eleven and change", "guidance": "Withheld pending the Q4 close" }
sortie 345 tok (+285 réflexion) latence 10.2 s
Respect du schéma (aucun champ inventé), pression d'hallucination (guidance est explicitement retenue), et différences de chemin pour la sortie structurée.
DeepSeek V4 Pro (0813) réussi · 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.
sortie 2845 tok (+2694 réflexion) latence 25.5 s
GPT-6.1 Sol réussi · 120 words, 0 banned, 1 question
Introducing Cross-Provider Prompt Cache, a new API gateway feature that stores reusable prompts and manages caching across your supported AI providers. Why rebuild the same context every time your application switches models? With one configuration, teams can reuse shared instructions, standardize cache policies, and reduce repeated prompt processing wherever provider caching is available. The gateway handles provider-specific requirements while giving you clear visibility into cache hits, usage, and estimated savings. Set expiration windows, isolate cached content by project, and invalidate entries when prompts change. Your existing routing logic stays intact, so you can compare models without rebuilding your caching workflow. […]
sortie 588 tok (+435 réflexion) latence 13.9 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="deepseek-v4-pro-0813",
# model="gpt-6.1-sol", # décommentez cette ligne, commentez celle du dessus
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-6.1-sol", // décommentez cette ligne, commentez celle du dessus
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-6.1-sol", # décommentez cette ligne, commentez celle du dessus
"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-6.1-sol", // décommentez cette ligne, commentez celle du dessus
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-6.1-sol") // décommentez cette ligne, commentez celle du dessus
.addUserMessage("Summarize this diff")
.reasoningEffort(ReasoningEffort.MEDIUM)
.build());
System.out.println(resp.choices().get(0).message().content().orElse(""));FAQ
Lequel est le moins cher, DeepSeek V4 Pro (0813) ou GPT-6.1 Sol ?
DeepSeek V4 Pro (0813) est moins cher sur entrée / 1m tokens ($1.32 contre $2, avec un écart de 1.5×). 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 DeepSeek V4 Pro (0813) par rapport à GPT-6.1 Sol 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 DeepSeek V4 Pro (0813) et GPT-6.1 Sol 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.