Novità Registrati gratis, 10 chiamate le offriamo noi. Fino a $1, senza carta.

DeepSeek V4 Pro vs GPT-5.6 Sol

vs

Quale scegliere e quando

Entrambi sono modelli di ragionamento con input testuale e un contesto sull'ordine del milione di token (1000000 per deepseek-v4-pro, 1050000 per gpt-5.6-sol) e pensiero opzionale, quindi la vera differenza sta nel prezzo e nella modalità. deepseek-v4-pro è molto più economico: gpt-5.6-sol costa circa 3.8x in più in ingresso, circa 7.6x in più in uscita e circa 3.8x in più sulle letture in cache. Inoltre consente fino a 393216 token di output contro 128000, il che lo rende la scelta per artefatti generati lunghi e lavoro testuale in volume. Scegli gpt-5.6-sol se ti serve l'input di immagini, che deepseek-v4-pro non accetta, o vuoi la sua uscita più recente del 2026-07-09 e il knowledge cutoff di 2026-02.

Benchmark

In testaSopra la mediaNessuno miglioreDeepSeek V4 Pro05 / 100 / 10GPT-5.6 Sol594 / 12128 / 121

5 misurati su entrambi.

DeepSeek V4 Pro GPT-5.6 Sol altri modelli misurati media dei modelli confrontati ★ nessun altro modello ha fatto meglio
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%

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

Prezzi

DeepSeek V4 Pro 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)

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

Funzionalità

DeepSeek V4 Pro GPT-5.6 Sol
Tool use sì sì
Controllo del ragionamento configurabile 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 GPT-5.6 Sol
Modalità di input testo testo immagine
Modalità di output testo testo
Rilascio 2026-04-24 2026-07-09
Knowledge cutoff - 2026-02
Finestra di contesto 1M 1.1M
Output massimo 393K 128K
Parametro di ragionamento
  • thinking.type
  • reasoning_effort
reasoning.effort
Valori accettati
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
Valore di default

enabled, with reasoning_effort high

some complex agent requests are automatically set to max

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 · 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 superato · 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.

out 641 tok (+545 ragionamento) latenza 11.5 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 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 ``` **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. […]

out 2418 tok (+2131 ragionamento) latenza 35.6 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 superato · 5/5 fields, guidance null

{ "company": "Meridian Robotics", "quarter": "September quarter", "revenue_usd_m": 412, "growth_pct": "eleven and change", "guidance": null }

out 1204 tok (+1153 ragionamento) latenza 19.9 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 nessuna risposta da valutare · no answer text within 16,384 tokens (all of it went to thinking)

Il modello non ha restituito alcun testo di risposta: l'intero budget di token è andato nel ragionamento nascosto.

out 8193 tok (+8192 ragionamento) latenza 106.2 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",
    # 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 o GPT-5.6 Sol?

DeepSeek V4 Pro 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 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 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.

Confronti correlati

Dai nostri studi con dati misurati