DeepSeek V4 Flash (0731) vs GPT-5.6 Sol
Quale scegliere e quando — verdetto curato, non una tabella di benchmark
Entrambi sono modelli reasoning text-in con supporto ai tool e context approssimativamente paragonabile (1,000,000 di token per deepseek-v4-flash-0731 contro 1,050,000 per gpt-5.6-sol), quindi la vera differenza è nel prezzo e nella forma: gpt-5.6-sol costa circa 16 volte di più per token di input ($5 contro $0.308) e circa 32 volte di più per token di output ($30 contro $0.924). Scegli deepseek-v4-flash-0731 per testo ad alto volume e generazioni lunghe, poiché consente 393216 token di output contro 128000. Scegli gpt-5.6-sol quando hai bisogno dell'input di immagini o dell'opzione per disabilitare il thinking.
Prezzi
| DeepSeek V4 Flash (0731) | GPT-5.6 Sol | Δ | |
|---|---|---|---|
| Input / 1M token | $0.308 | $5 | 0.062× |
| Output / 1M token | $0.924 | $30 | 0.031× |
| Lettura cache / 1M token | $0.0308 | $0.5 | 0.062× |
| Scrittura in cache | nessun addebito separato | nessun addebito separato | — |
Le tariffe provengono dal catalogo live al momento della build; la pagina di ciascun modello riporta la scheda attuale.
Dove si posizionano — prezzo di input per 1M di token rispetto a tutti gli 63 modelli chat con questa unità di fatturazione (scala logaritmica)
Capacità
| DeepSeek V4 Flash (0731) | GPT-5.6 Sol | |
|---|---|---|
| Utilizzo dei tool | sì | sì |
| Controllo del ragionamento | sì — il fornitore non pubblica il controllo | configurabile |
| Output strutturato | sì | sì |
| Prompt caching | implicito (automatico) | implicito (automatico) |
| Durata della cache | no fixed TTL (evicted when unused) | 5–10m, up to 1h |
| Prefisso minimo in cache | non pubblicato | 1024 token |
Specifiche
| DeepSeek V4 Flash (0731) | GPT-5.6 Sol | |
|---|---|---|
| Modalità di input | testo | testo immagine |
| Modalità di output | testo | testo |
| Rilascio | 2026-07-31 | 2026-07-09 |
| Cutoff di conoscenza | — | 2026-02 |
| Finestra di contesto | 1M | 1.1M |
| Output massimo | 393K | 128K |
| Parametro thinking | — | reasoning.effort |
| Valori accettati | — | reasoning.effort
|
| Predefinito | — | medium |
Le specifiche sono trascritte dalla documentazione di ciascun fornitore; una riga che un fornitore non pubblica viene omessa anziché essere dedotta. Fonti complete: DeepSeek V4 Flash (0731) · GPT-5.6 Sol
Un solo prompt, entrambi i modelli — misurati attraverso il gateway
DeepSeek V4 Flash (0731) superato · 3 sentences
Enabling reasoning mode prompts the model to generate extensive internal chain-of-thought tokens before answering, often multiplying total token output per query by several times. This directly inflates costs because we are billed per token, and these reasoning tokens are processed at a premium compute tier that carries a higher price per million tokens. However, this spend buys measurably higher accuracy and fewer failed calls, so we are tracking it against specific error-reduction KPIs to ensure the ROI justifies the increase.
out 365 tok (+266 ragionamento) latenza 5.1 s
GPT-5.6 Sol superato · 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.
out 111 tok (+34 ragionamento) latenza 2.3 s
Rispetto dell'istruzione (esattamente tre frasi — contabili), adattamento al pubblico (registro da CFO), e il divario di fatturazione del pensiero nascosto che i contatori di token qui sotto rivelano.
DeepSeek V4 Flash (0731) 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 best = max(best, cur) else: cur = 1 return best ``` The original bug stems from initializing `cur` to 0 and only incrementing it when adjacent elements are equal, which counts the number of *equal transitions* rather than the actual run length—so every run of length L is reported as L−1, and a single‑element run (with no transitions) yields 0. Moreover, because `best` is updated only inside the equality branch, it never accounts for a run that ends at the last element if that run is longer than any previously seen (though the real issue remains the off‑by‑one). […]
out 1268 tok (+1016 ragionamento) latenza 14.0 s
GPT-5.6 Sol superato · 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.
out 316 tok (+135 ragionamento) latenza 5.2 s
Se la correzione è davvero giusta (eseguibile), la densità della spiegazione, e l'efficienza in token su un compito delimitato.
DeepSeek V4 Flash (0731) superato · 5/5 fields, guidance null
{ "company": "Meridian Robotics", "quarter": "Q3", "revenue_usd_m": 412, "growth_pct": null, "guidance": null }
out 1119 tok (+1072 ragionamento) latenza 12.3 s
GPT-5.6 Sol superato · 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"}
out 194 tok (+147 ragionamento) latenza 3.2 s
Aderenza allo schema (nessun campo inventato), pressione di allucinazione (guidance è esplicitamente sospesa), e differenze nel percorso di output strutturato.
DeepSeek V4 Flash (0731) mancato · 141 words, 0 banned, 1 question
**Introducing Prompt Cache for API Gateway** We are pleased to announce Prompt Cache, a new feature that stores and reuses identical prompt prefixes across all connected LLM providers. By automatically recognizing repeated requests, this cache reduces token consumption and lowers latency without altering your application logic. Whether you use OpenAI, Anthropic, or open-source models, the cache operates transparently, ensuring consistent behavior while cutting costs. Developers can configure cache TTL and scoping rules via a simple API call, giving you precise control over data freshness and privacy. This feature also minimizes redundant upstream calls, freeing provider rate limits for more critical workloads. Start caching today through the dashboard or CLI, and watch your operational expenses drop significantly. […]
out 254 tok (+80 ragionamento) latenza 4.4 s
GPT-5.6 Sol superato · 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. […]
out 733 tok (+564 ragionamento) latenza 7.7 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 con una sola riga
Entrambi gli id sono presenti in ogni scheda qui sotto — la coppia di righe evidenziata è 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="deepseek-v4-flash-0731",
# model="gpt-5.6-sol", # decommenta questa riga, commenta quella sopra
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-flash-0731",
// model: "gpt-5.6-sol", // decommenta questa riga, commenta quella sopra
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-flash-0731",
# "model": "gpt-5.6-sol", # decommenta questa riga, commenta quella sopra
"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-flash-0731",
// Model: "gpt-5.6-sol", // decommenta questa riga, commenta quella sopra
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-flash-0731")
// .model("gpt-5.6-sol") // decommenta questa riga, commenta quella sopra
.addUserMessage("Summarize this diff")
.reasoningEffort(ReasoningEffort.MEDIUM)
.build());
System.out.println(resp.choices().get(0).message().content().orElse(""));FAQ
Qual è più economico, DeepSeek V4 Flash (0731) o GPT-5.6 Sol?
DeepSeek V4 Flash (0731) è più economico per input / 1m token ($0.308 contro $5, 16× di differenza). Altre righe potrebbero indicare il contrario — la tabella sopra riporta la scheda completa, e il costo reale dipende dal tuo mix.
Posso fare un A/B test di DeepSeek V4 Flash (0731) contro GPT-5.6 Sol senza due integrazioni?
Sì. Entrambi sono serviti tramite lo stesso endpoint compatibile con OpenAI con una singola chiave API — il passaggio richiede la modifica della stringa del modello in una sola riga, quindi puoi instradare una frazione del traffico verso ciascuno e confrontare direttamente le fatture.
DeepSeek V4 Flash (0731) e GPT-5.6 Sol supportano il prompt caching?
Sì — entrambi fatturano le letture in cache a un prezzo inferiore rispetto alla loro tariffa di input, quindi i carichi di lavoro con warm-prefix costano meno di quanto suggeriscano le tariffe di listino. Le righe esatte per la lettura in cache si trovano nella tabella dei prezzi qui sopra.