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DeepSeek V4 Pro (0813) vs GPT-6 Sol

vs

Lequel, quand

Les deux facturent par million de tokens, la comparaison est donc directe : deepseek-v4-pro-0813 coûte $1.32 en entrée et $3.96 en sortie contre $2 et $10 pour gpt-6-sol, soit environ 1.5x sur l'entrée et environ 2.5x sur la sortie, et il permet jusqu'à 393216 tokens de sortie contre 128000. Choisissez deepseek-v4-pro-0813 pour le raisonnement au format texte uniquement, le codage et l'utilisation d'outils à bas prix, en particulier pour les longues générations, sur son contexte de 1000000 tokens. Choisissez gpt-6-sol lorsque vous avez besoin d'une entrée d'image, de l'option de désactiver la réflexion, ou de la fenêtre légèrement plus grande de 1050000 tokens.

Benchmarks

Au-dessus de la moyenneAucun meilleurDeepSeek V4 Pro (0813)13 / 211 / 21GPT-6 Solseulement 4 comparables
DeepSeek V4 Pro (0813) GPT-6 Sol autres modèles mesurés moyenne des modèles comparés aucun autre modèle n'a fait mieux
DeepSWE 1.1
62.7%
68.8%
OSWorld 2.0 offline set, partial
N/A
60.5%
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%
56.4%

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

Tarification

DeepSeek V4 Pro (0813) GPT-6 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 $0.2 0.66×
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 74 modèles chat pour cette unité de facturation (échelle logarithmique)

Capacités

DeepSeek V4 Pro (0813) GPT-6 Sol
Utilisation d'outils oui oui
Contrôle de la réflexion toujours activé configurable
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 Sol
Modalités d'entrée texte texte image
Modalités de sortie texte texte
Sortie 2026-08-13 2026-09-22
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
  • the model card documents low
  • high
  • max
reasoning.effort
  • none
  • low
  • medium
  • high
  • xhigh
  • max
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 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. VÉRIFIER 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 Sol réussi · 3 sentences

Enabling reasoning made the model generate extra internal tokens to work through each request, and those tokens are billed even though users don’t see them. If request volume stayed roughly the same, more billed tokens per request could explain why the bill doubled. We should check the usage breakdown to confirm, then lower reasoning effort or limit it to tasks that need it.

sortie 188 tok (+111 réflexion) latence 5.0 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

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 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 `cur` counted matching *adjacent pairs*, not items, so every run was one too short—including a single-element input, which returned 0. Starting each run at 1 counts its first item, and updating `best` on every iteration ensures a run that reaches the last index is included.

sortie 206 tok (+59 réflexion) latence 5.9 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

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 Sol réussi · 5/5 fields, guidance "Withheld pending the Q4 close"

{"company":"Meridian Robotics","quarter":"September quarter","revenue_usd_m":null,"growth_pct":null,"guidance":"Withheld pending the Q4 close"}

sortie 227 tok (+185 réflexion) latence 5.2 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

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 Sol réussi · 120 words, 0 banned, 1 question

Today, we’re introducing cross-provider prompt caching for our API gateway, helping teams reuse repeated prompt content when routing requests among supported AI providers. The gateway identifies eligible prompt prefixes, stores cache references, and applies them to subsequent requests where provider capabilities allow. Why send the same context again if it can be reused? With fewer duplicate input tokens, applications can reduce costs and improve latency without changing how developers call the gateway. Configure caching by route, monitor hit rates and savings in your dashboard, and keep existing provider fallback rules in place. Availability and cache behavior vary by provider, so the gateway reports eligibility and usage for each request. Get started today with our documentation and test your existing workloads.

sortie 586 tok (+443 réflexion) latence 7.7 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-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 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 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 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.

Comparaisons associées

Issu de nos études mesurées