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DeepSeek V4 Pro (0813) vs GPT-6.1 Sol

vs

Lequel choisir, et 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.

Au-dessus de la moyenneNon dépasséDeepSeek V4 Pro (0813)13 / 211 / 21
DeepSeek V4 Pro (0813) GPT-6.1 Sol autres modèles mesurés moyenne des modèles comparés ★ aucun autre modèle n'a fait mieux
DeepSWE 1.1
62.7%
N/A
Cybergym
83.3%
N/A
GDPval-AA v2 Elo · 1508-1769 selon Z.ai · 2026-09-04
1590
N/A
GPQA Diamond
92.4%
N/A
Agents' Last Exam
25.7%
N/A

Chiffres publiés par les fournisseurs : Alibaba (Qwen) Anthropic ByteDance DeepSeek Google MiniMax Moonshot OpenAI Tencent Z.ai

Tarifs

DeepSeek V4 Pro (0813) GPT-6.1 Sol Δ
Entrée / 1M de tokens $1.32 $2 0.66×
Sortie / 1M de tokens $3.96 $10 0.4×
Lecture de cache / 1M de tokens $0.132 $0.1 1.3×
Écriture de cache pas de frais distincts pas de frais distincts -

Tarifs relevés dans le catalogue en direct à la génération du site ; la page de chaque modèle affiche la grille tarifaire à jour.

Leur position : prix en entrée pour 1M de tokens, parmi les 77 modèles de chat facturés dans cette unité (échelle logarithmique)

Capacités

DeepSeek V4 Pro (0813) GPT-6.1 Sol
Appel d'outils oui oui
Contrôle de la réflexion toujours activé toujours activé
Sortie structurée oui oui
Mise en cache des prompts implicite (automatique) implicite (automatique)
Durée de vie du cache no fixed TTL (evicted when unused) 5-10m, up to 1h
Préfixe minimal mis en cache non publié 1024 tokens

Spécifications

DeepSeek V4 Pro (0813) GPT-6.1 Sol
Modalités d'entrée texte texte image
Modalités de sortie texte texte
Date de sortie 2026-08-13 2026-09-29
Coupure des connaissances - 2026-04
Fenêtre de contexte 1M 1.1M
Sortie maximale 393K 128K
Paramètre de réflexion reasoning_effort reasoning.effort
Valeurs acceptées
reasoning_effort
  • the model card documents low
  • high
  • max
reasoning.effort
  • low
  • medium
  • high
  • xhigh
  • max
Valeur par défaut - medium

Les spécifications sont reprises de la documentation de chaque fournisseur ; quand un fournisseur ne publie pas une valeur, la ligne est omise et non déduite. Sources complètes : DeepSeek V4 Pro (0813) · GPT-6.1 Sol

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. CRITÈRE exactement 3 phrases

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

Le respect de la consigne (exactement trois phrases, ça se compte), l'adaptation au public visé (le registre d'un directeur financier) et l'écart de facturation dû à la réflexion masquée, que révèlent les compteurs de tokens ci-dessous.

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. CRITÈRE le correctif passe les tests

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

La justesse réelle du correctif (il s'exécute), la densité de l'explication et l'économie de tokens sur une tâche bien délimitée.

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. CRITÈRE JSON valide, schéma exact

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

Le respect du schéma (aucun champ inventé), la tentation d'halluciner (le texte indique que la guidance n'est pas communiquée) et les différences entre les mécanismes de 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. CRITÈRE 120 mots, 0 mot interdit

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

Le respect des contraintes (nombre de mots, liste de mots interdits, une seule question), l'empreinte stylistique et la maîtrise de la longueur.

Passez de l'un à l'autre en changeant une seule ligne

Les deux identifiants figurent dans chaque onglet ci-dessous : les deux lignes surlignées sont le seul changement. Même endpoint, même clé, même format 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)

Obtenez votre clé API →

FAQ

Lequel est le moins cher, DeepSeek V4 Pro (0813) ou GPT-6.1 Sol ?

DeepSeek V4 Pro (0813) est moins cher sur la ligne « Entrée / 1M de tokens » ($1.32 contre $2, soit un écart de 1.5×). D'autres lignes peuvent dire l'inverse : le tableau ci-dessus donne la grille tarifaire complète, et le coût réel dépend de la composition de votre trafic.

Puis-je faire un test A/B entre DeepSeek V4 Pro (0813) et GPT-6.1 Sol sans deux intégrations ?

Oui. Les deux passent par le même endpoint compatible OpenAI, avec une seule clé API. Pour passer de l'un à l'autre, il suffit de changer l'identifiant du modèle, soit une ligne : vous pouvez donc envoyer une part du trafic à chacun et comparer directement les factures.

DeepSeek V4 Pro (0813) et GPT-6.1 Sol prennent-ils en charge la mise en cache des prompts ?

Oui. Les deux facturent les lectures de cache moins cher que leur tarif d'entrée : une charge de travail dont le préfixe est déjà en cache coûte donc moins que ne le laissent penser les tarifs publics. Les lignes de lecture de cache figurent dans le tableau des tarifs ci-dessus.

Comparatifs associés

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