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DeepSeek V4 Pro (0813) vs GPT-5.6 Sol

vs

Quale scegliere e quando

Entrambi sono modelli di ragionamento con input di testo e circa un milione di token di contesto (1,000,000 per deepseek-v4-pro-0813 contro 1,050,000 per gpt-5.6-sol), quindi la discriminante è il costo e la struttura di I/O: DeepSeek costa $1.32 in input e $3.96 in output contro $5 e $30, rendendo gpt-5.6-sol circa 3.8x il prezzo in input e circa 7.6x il prezzo in output, e consente inoltre 393216 token in output contro 128000. Scegli deepseek-v4-pro-0813 per la generazione di testi lunghi su grandi volumi; scegli gpt-5.6-sol quando hai bisogno di input di immagini o dell'opzione per disattivare il ragionamento, nessuna delle quali è presente nella scheda tecnica di DeepSeek.

Benchmark

In testaSopra la mediaNessuno miglioreDeepSeek V4 Pro (0813)313 / 211 / 21GPT-5.6 Sol1495 / 12128 / 121

17 misurati su entrambi.

DeepSeek V4 Pro (0813) GPT-5.6 Sol altri modelli misurati media dei modelli confrontati ★ nessun altro modello ha fatto meglio
DeepSWE 1.1
62.7%
72.7%
BioMysteryBench hard
N/A
44.7%
OSWorld-Verified
N/A
83%
Cybergym
83.3%
84.5%
HealthBench Professional
N/A
60.5%
GDPval-AA v2 Elo · 1508-1769 secondo Z.ai · 2026-09-04
1590
1730
Harvey Lab-AA
N/A
87.2%
GPQA Diamond
92.4%
94.6%
Agents' Last Exam
25.7%
53.6%
LVBench
N/A
82.1%

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

Prezzi

DeepSeek V4 Pro (0813) GPT-5.6 Sol Δ
Input / 1M token $1.32 $5 0.26×
Output / 1M token $3.96 $30 0.13×
Lettura cache / 1M token $0.132 $0.5 0.26×
Scrittura in cache nessun addebito separato 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

DeepSeek V4 Pro (0813) GPT-5.6 Sol
Tool use sì sì
Controllo del ragionamento sempre attivo 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 Pro (0813) GPT-5.6 Sol
Modalità di input testo testo immagine
Modalità di output testo testo
Rilascio 2026-08-13 2026-07-09
Knowledge cutoff - 2026-02
Finestra di contesto 1M 1.1M
Output massimo 393K 128K
Parametro di ragionamento reasoning_effort reasoning.effort
Valori accettati
reasoning_effort
  • the model card documents low
  • high
  • max
reasoning.effort
  • none
  • low
  • medium
  • high
  • xhigh
  • max
Valore di default - medium

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: DeepSeek V4 Pro (0813) · GPT-5.6 Sol

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

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

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 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

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

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 (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

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

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), 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

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

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 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="deepseek-v4-pro-0813",
    # 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)

Ottieni la tua chiave API →

FAQ

Qual è il più economico, DeepSeek V4 Pro (0813) o GPT-5.6 Sol?

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 DeepSeek V4 Pro (0813) contro GPT-5.6 Sol 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.

DeepSeek V4 Pro (0813) e GPT-5.6 Sol 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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