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DeepSeek V4 Pro vs GPT-5.6 Sol

vs

Lequel choisir, et quand

Les deux sont des modèles de raisonnement à entrée textuelle avec un contexte de l'ordre du million de tokens (1000000 pour deepseek-v4-pro, 1050000 pour gpt-5.6-sol) et une réflexion optionnelle : le vrai clivage porte donc sur le prix et la modalité. deepseek-v4-pro est bien moins cher : gpt-5.6-sol coûte environ 3.8x plus en entrée, environ 7.6x plus en sortie et environ 3.8x plus en lectures de cache. Il autorise en outre jusqu'à 393216 tokens de sortie contre 128000, ce qui en fait le choix pour de longs artefacts générés et du texte en volume. Choisissez gpt-5.6-sol s'il vous faut l'entrée image, que deepseek-v4-pro n'accepte pas, ou si vous voulez sa sortie plus récente du 2026-07-09 et sa coupure de connaissances de 2026-02.

Benchmarks

En têteAu-dessus de la moyenneNon dépasséDeepSeek V4 Pro05 / 100 / 10GPT-5.6 Sol594 / 12128 / 121

5 mesurés sur les deux.

DeepSeek V4 Pro GPT-5.6 Sol autres modèles mesurés moyenne des modèles comparés ★ aucun autre modèle n'a fait mieux
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%

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

Tarifs

DeepSeek V4 Pro GPT-5.6 Sol Δ
Entrée / 1M de tokens $1.32 $5 0.26×
Sortie / 1M de tokens $3.96 $30 0.13×
Lecture de cache / 1M de tokens $0.132 $0.5 0.26×
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 76 modèles de chat facturés dans cette unité (échelle logarithmique)

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

Capacités

DeepSeek V4 Pro GPT-5.6 Sol
Appel d'outils oui oui
Contrôle de la réflexion configurable configurable
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 GPT-5.6 Sol
Modalités d'entrée texte texte image
Modalités de sortie texte texte
Date de sortie 2026-04-24 2026-07-09
Coupure des connaissances - 2026-02
Fenêtre de contexte 1M 1.1M
Sortie maximale 393K 128K
Paramètre de réflexion
  • thinking.type
  • reasoning_effort
reasoning.effort
Valeurs acceptées
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
Valeur par défaut

enabled, with reasoning_effort high

some complex agent requests are automatically set to max

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 · GPT-5.6 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. CRITÈRE exactement 3 phrases

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

GPT-5.6 Sol réussi · 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.

sortie 111 tok (+34 réflexion) latence 2.3 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 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

GPT-5.6 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 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.

sortie 316 tok (+135 réflexion) latence 5.2 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 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

GPT-5.6 Sol réussi · 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"}

sortie 194 tok (+147 réflexion) latence 3.2 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 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 : tout le budget de tokens est passé dans la réflexion masquée.

sortie 8193 tok (+8192 réflexion) latence 106.2 s

GPT-5.6 Sol réussi · 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. […]

sortie 733 tok (+564 réflexion) latence 7.7 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",
    # model="gpt-5.6-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 ou GPT-5.6 Sol ?

DeepSeek V4 Pro est moins cher sur la ligne « Entrée / 1M de tokens » ($1.32 contre $5, soit un écart de 3.8×). 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 et GPT-5.6 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 et GPT-5.6 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.

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