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Claude Opus 5 vs DeepSeek V4 Pro (0813)

vs

Quale scegliere e quando

Entrambi condividono una finestra di contesto da 1,000,000 token e coprono chat, codice, strumenti e ragionamento, quindi la scelta si riduce a input, lunghezza dell'output e prezzo: claude-opus-5 accetta anche immagini e ti permette di disattivare il thinking, mentre deepseek-v4-pro-0813 è solo testo ma consente fino a 393,216 token di output contro 128,000. Nel listino prezzi deepseek-v4-pro-0813 è circa 3.8x più economico sull'input ($1.32 vs $5) e all'incirca 6.3x più economico sull'output ($3.96 vs $25), con le letture della cache a $0.132 contro $0.5. Scegli il modello di Anthropic per l'input di immagini o per un thinking controllabile; scegli quello di DeepSeek per generazioni di testo lunghe a un costo inferiore.

Benchmark

In testaSopra la mediaNessuno miglioreClaude Opus 51138 / 468 / 46DeepSeek V4 Pro (0813)013 / 201 / 20

11 misurati su entrambi.

Claude Opus 5 DeepSeek V4 Pro (0813) altri modelli misurati media dei modelli confrontati ★ nessun altro modello ha fatto meglio
DeepSWE 1.1
68.8%
62.7%
BioMysteryBench hard
49.4%
N/A
OSWorld 2.0
nessun altro modello ha fatto meglio 70.6%
N/A
ExploitGym
22.1%
5.4%
HealthBench Professional
59.8%
N/A
Finance Agent v2
58.6%
N/A
Legal Agent Benchmark
6.7%
N/A
GPQA Diamond
93.4%
92.4%
Agents' Last Exam
28.6%
25.7%
LVBench
75.4%
N/A

Dati pubblicati dai provider: Alibaba (Qwen) Anthropic ByteDance DeepSeek Google MiniMax Moonshot OpenAI Tencent Z.ai

Prezzi

Claude Opus 5 DeepSeek V4 Pro (0813) Δ
Input / 1M token $5 $1.32 3.8×
Output / 1M token $25 $3.96 6.3×
Lettura cache / 1M token $0.5 $0.132 3.8×
Scrittura in cache 1.25x (5m) / 2x (1h) nessun addebito separato -

Tariffe lette dal catalogo live al momento della build; il listino aggiornato è sulla pagina di ciascun modello.

Dove si collocano: prezzo di input per 1M di token tra tutti i modelli di chat con questa unità di fatturazione (76, scala logaritmica)

Funzionalità

Claude Opus 5 DeepSeek V4 Pro (0813)
Tool use sì sì
Controllo del ragionamento configurabile sempre attivo
Output strutturato sì sì
Prompt caching esplicito (contrassegni tu il prefisso) implicito (automatico)
Durata della cache 5m default, 1h option no fixed TTL (evicted when unused)
Prefisso minimo in cache 1024 token non pubblicato

Specifiche

Claude Opus 5 DeepSeek V4 Pro (0813)
Modalità di input testo immagine testo
Modalità di output testo testo
Rilascio 2026-07-24 2026-08-13
Knowledge cutoff 2026-05 -
Finestra di contesto 1M 1M
Output massimo 128K 393K
Parametro di ragionamento
  • thinking.type
  • output_config.effort
reasoning_effort
Valori accettati
thinking.type
  • adaptive
  • disabled
effort
  • low
  • medium
  • high
  • xhigh
  • max
reasoning_effort
  • the model card documents low
  • high
  • max
Valore di default

thinking on

effort
  • high (Claude API and Claude Code)
-

Le specifiche sono riprese dalla documentazione di ciascun provider; se un provider non pubblica un dato, la riga viene omessa e non dedotta. Fonti complete: Claude Opus 5 · DeepSeek V4 Pro (0813)

Un solo prompt, entrambi i modelli, misurati attraverso il gateway

PROMPT Explain to a CFO, in exactly three sentences, why our LLM bill doubled after we enabled reasoning. VERIFICA esattamente 3 frasi

Claude Opus 5 superato · 3 sentences

When reasoning is enabled, the model generates a hidden chain of "thinking" tokens before it writes the visible answer, and those internal tokens are billed at the output rate even though no one ever sees them — commonly 3–10x more tokens than the response itself. Because output tokens are priced several times higher than input tokens, that added volume hits us at our most expensive rate, which is why the bill roughly doubled while our request count stayed flat. The spend is controllable: we can cap the reasoning budget per call, route only genuinely hard requests to reasoning mode and cheaper models for the rest, and track cost per successfully completed task rather than cost per token, since a single correct answer usually beats three cheap retries plus human cleanup.

out 529 tok latenza 9.0 s

DeepSeek V4 Pro (0813) superato · 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.

out 308 tok (+226 ragionamento) latenza 5.1 s

Rispetto delle istruzioni (esattamente tre frasi: si contano), adattamento al destinatario (registro da CFO) e lo scarto di fatturazione dovuto al ragionamento nascosto, che i contatori di token qui sotto mettono in luce.

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. VERIFICA la correzione supera i test

Claude Opus 5 superato · 8/8 cases

## Fixed version ```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 if cur > best: best = cur return best ``` ## The bug The counters were tracking the wrong quantity: `cur` counted *matching adjacent pairs* rather than *elements in the current run*, and both counters started at `0` instead of `1`. Since a run of length *n* contains only *n − 1* adjacent equal pairs, every result came back one too small — `[1, 1]` returned 1, `[3, 3, 3]` returned 2 — and a single-element list returned 0 because the loop body never executed and `best` kept its initial value of `0`. […]

out 1094 tok latenza 16.1 s

DeepSeek V4 Pro (0813) superato · 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.

out 1315 tok (+1130 ragionamento) latenza 16.9 s

Se la correzione è davvero giusta (si può eseguire), quanto è densa la spiegazione e quanti token servono per un compito circoscritto.

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. VERIFICA JSON valido, schema esatto

Claude Opus 5 superato · 5/5 fields, guidance "Withheld pending Q4 close"

```json { "company": "Meridian Robotics", "quarter": "Q3", "revenue_usd_m": 412, "growth_pct": 11, "guidance": "Withheld pending Q4 close" } ``` Notes on judgment calls: - **quarter**: "September quarter" is labeled Q3 because the text refers to an upcoming "Q4 close," implying a calendar-aligned fiscal year. No fiscal year is given. - **revenue_usd_m**: 412 is stated as constant-currency and hedged ("call it"), so it's approximate; the currency is not explicitly stated as USD. - **growth_pct**: "up eleven and change" means slightly more than 11, so 11 is a floor rather than an exact figure.

out 539 tok latenza 7.6 s

DeepSeek V4 Pro (0813) superato · 5/5 fields, guidance null

{"company":"Meridian Robotics","quarter":"September quarter","revenue_usd_m":412,"growth_pct":11.0,"guidance":null}

out 2155 tok (+2121 ragionamento) latenza 26.0 s

Aderenza allo schema (nessun campo inventato), tentazione di allucinare (il testo dice espressamente che la guidance non viene comunicata) e differenze tra i percorsi di output strutturato.

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. VERIFICA 120 parole, 0 parole vietate

Claude Opus 5 superato · 123 words, 0 banned, 1 question

**Cross-Provider Prompt Caching** We're introducing Cross-Provider Prompt Caching in the API Gateway. Repeated system prompts, long documents, and few-shot examples are stored once at the gateway layer and reused across OpenAI, Anthropic, Google, and self-hosted models. Instead of paying full input token costs on every request, your application sends a cache reference, and the gateway rehydrates the context before forwarding it downstream. Why does that matter? Teams running high-volume agents and retrieval pipelines typically see input token spend fall 40 to 70 percent, with median latency dropping by several hundred milliseconds. Caches are scoped per project, encrypted at rest, and invalidated automatically when a prompt template changes. Enable it with a single header, and see the docs for TTL tuning and per-route controls.

out 1593 tok latenza 19.1 s

DeepSeek V4 Pro (0813) superato · 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.

out 2845 tok (+2694 ragionamento) latenza 25.5 s

Rispetto dei vincoli (budget di parole, elenco di parole vietate, l'unica domanda), impronta stilistica e controllo della lunghezza.

Passa dall'uno all'altro cambiando una sola riga

In ogni scheda qui sotto ci sono entrambi gli id: le due righe evidenziate sono l'unica modifica. Stesso endpoint, stessa chiave, stessa struttura della richiesta.

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    base_url="https://synthorai.io/v1",
    api_key="sk-syn-...",
)

resp = client.chat.completions.create(
    model="claude-opus-5",
    # model="deepseek-v4-pro-0813",  # decommenta questa riga, commenta quella sopra
    messages=[{"role": "user", "content": "Summarize this diff"}],
    reasoning_effort="medium",
)
print(resp.choices[0].message.content)

Ottieni la tua chiave API →

FAQ

Qual è il più economico, Claude Opus 5 o DeepSeek V4 Pro (0813)?

DeepSeek V4 Pro (0813) costa meno alla voce Input / 1M token ($1.32 contro $5, 3.8× di differenza). Altre voci potrebbero dire il contrario: la tabella qui sopra riporta il listino completo, e il costo reale dipende dal tuo mix di utilizzo.

Posso fare un A/B test di Claude Opus 5 contro DeepSeek V4 Pro (0813) senza due integrazioni?

Sì. Si chiamano entrambi dallo stesso endpoint compatibile con OpenAI, con una sola chiave API. Per passare dall'uno all'altro basta cambiare la stringa del modello in una riga, quindi puoi mandare una parte del traffico a ciascuno e confrontare direttamente i costi.

Claude Opus 5 e DeepSeek V4 Pro (0813) supportano il prompt caching?

Sì: entrambi fanno pagare le letture dalla cache meno della tariffa di input, quindi i carichi di lavoro con un prefisso già in cache costano meno di quanto facciano pensare le tariffe di listino. Le voci esatte per la lettura dalla cache sono nella tabella dei prezzi qui sopra.

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