DeepSeek V4 Pro (0813) vs GPT-6 Sol

vs

Quale scegliere e quando

Entrambi fatturano per milione di token, quindi il confronto è diretto: deepseek-v4-pro-0813 costa $1.32 in input e $3.96 in output contro i $2 e $10 di gpt-6-sol, circa 1.5x sull'input e circa 2.5x sull'output, e permette fino a 393216 token in output contro 128000. Scegli deepseek-v4-pro-0813 per reasoning su solo testo, coding e tool use economici, specialmente per le generazioni lunghe, attraverso il suo contesto di 1000000 di token. Scegli gpt-6-sol quando hai bisogno dell'input di immagini, dell'opzione per disabilitare il thinking o della finestra leggermente più grande di 1050000 token.

Benchmark

Sopra la mediaNessuno miglioreDeepSeek V4 Pro (0813)13 / 211 / 21GPT-6 Solsolo 4 confrontabili
DeepSeek V4 Pro (0813) GPT-6 Sol altri modelli misurati media dei modelli confrontati ★ nessun altro modello ha fatto meglio
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 secondo Z.ai · 2026-09-04
1590
N/A
GPQA Diamond
92.4%
N/A
Agents' Last Exam
25.7%
56.4%

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

Prezzi

DeepSeek V4 Pro (0813) GPT-6 Sol Δ
Input / 1M token $1.32 $2 0.66×
Output / 1M token $3.96 $10 0.4×
Lettura cache / 1M token $0.132 $0.2 0.66×
Scrittura in cache nessun addebito separato 1.25x (30m) / 2.5x (12h) -

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 (83, scala logaritmica)

Funzionalità

DeepSeek V4 Pro (0813) GPT-6 Sol
Tool use sì sì
Controllo del ragionamento sempre attivo configurabile
Output strutturato sì sì
Prompt caching implicito (automatico) implicito + esplicito
Durata della cache no fixed TTL (evicted when unused) at least 30m by default, 12h option on the Responses API
Prefisso minimo in cache non pubblicato 1,024 token

Specifiche

DeepSeek V4 Pro (0813) GPT-6 Sol
Modalità di input testo testo immagine
Modalità di output testo testo
Rilascio 2026-08-13 2026-09-22
Knowledge cutoff - 2026-04
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-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-6 Sol superato · 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.

out 188 tok (+111 ragionamento) latenza 5.0 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-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 `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.

out 206 tok (+59 ragionamento) latenza 5.9 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

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-6 Sol superato · 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"}

out 227 tok (+185 ragionamento) latenza 5.2 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-6 Sol superato · 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.

out 586 tok (+443 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-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-6 Sol?

DeepSeek V4 Pro (0813) costa meno alla voce Input / 1M token ($1.32 contro $2, 1.5× 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-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-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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