Claude Opus 5 vs DeepSeek V4 Pro
いつ、どちらを使うべきか — ベンチマーク表ではなく、厳選された評価
どちらも 1000000 トークンのコンテキストを共有し思考を切れるため、違いはモダリティと料金表です。claude-opus-5 はテキストに加えて画像入力を受け付け明示的な思考能力を備え、deepseek-v4-pro はテキスト専用ですが入力が約 3.1 分の 1($1.608 対 $5)、出力が約 7.8 分の 1($3.216 対 $25)、キャッシュ読み取りが約 37 分の 1($0.0134 対 $0.5)です。スクリーンショットや図がプロンプトに含まれるなら claude-opus-5 を、大量のテキストとコードの処理なら deepseek-v4-pro を選びます。後者の 393216 トークンの最大出力は 128000 の上限も上回ります。
料金
| Claude Opus 5 | DeepSeek V4 Pro | Δ | |
|---|---|---|---|
| 入力 / 1Mトークン | $5 | $1.608 | 3.1× |
| 出力 / 1Mトークン | $25 | $3.216 | 7.8× |
| キャッシュ読み取り / 1Mトークン | $0.5 | $0.0134 | 37× |
| キャッシュ書き込み | 1.25x (5m) / 2x (1h) | 別途料金なし | — |
ビルド時のライブカタログの料金です。各モデルのページには現在の料金カードが記載されています。
位置付け — この課金単位におけるすべての63個のチャットモデル全体の1Mトークンあたりの入力料金 (対数スケール)
機能
| Claude Opus 5 | DeepSeek V4 Pro | |
|---|---|---|
| ツール使用 | あり | あり |
| 思考コントロール | 設定可能 | 設定可能 |
| 構造化出力 | あり | あり |
| プロンプトキャッシング | 明示的 (プレフィックスを自分で指定) | 暗黙的 (自動) |
| キャッシュ有効期間 | 5m default, 1h option | no fixed TTL (evicted when unused) |
| 最小キャッシュプレフィックス | 1024 トークン | 非公開 |
仕様
| Claude Opus 5 | DeepSeek V4 Pro | |
|---|---|---|
| 入力モダリティ | テキスト 画像 | テキスト |
| 出力モダリティ | テキスト | テキスト |
| リリース | 2026-07-24 | 2026-04-24 |
| 知識のカットオフ | 2026-05 | — |
| コンテキストウィンドウ | 1M | 1M |
| 最大出力 | 128K | 393K |
| 思考パラメータ |
|
|
| 指定可能な値 | thinking.type
effort
| thinking.type
reasoning_effort
|
| デフォルト | thinking on effort
| enabled, with reasoning_effort high some complex agent requests are automatically set to max |
仕様は各ベンダーのドキュメントから転記されています。ベンダーが公開していない行は推測せず、省略しています。 すべての出典: Claude Opus 5 · DeepSeek V4 Pro
1つのプロンプト、両方のモデル — ゲートウェイ経由で測定
Claude Opus 5 パス · 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.
出力 529 tok レイテンシ 9.0 s
DeepSeek V4 Pro パス · 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.
出力 641 tok (+545 思考) レイテンシ 11.5 s
指示追従(ちょうど三文 — 数えられる)、読み手に合わせた調整(CFO 向けの語り口)、そして下のトークン計から見える隠れた思考の課金ギャップ。
Claude Opus 5 パス · 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`. […]
出力 1094 tok レイテンシ 16.1 s
DeepSeek V4 Pro パス · 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. […]
出力 2418 tok (+2131 思考) レイテンシ 35.6 s
修正が実際に正しいか(実行可能か)、説明の密度、そして範囲の限られたタスクでのトークン効率。
Claude Opus 5 パス · 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.
出力 539 tok レイテンシ 7.6 s
DeepSeek V4 Pro パス · 5/5 fields, guidance null
{ "company": "Meridian Robotics", "quarter": "September quarter", "revenue_usd_m": 412, "growth_pct": "eleven and change", "guidance": null }
出力 1204 tok (+1153 思考) レイテンシ 19.9 s
スキーマ遵守(フィールドをでっち上げない)、ハルシネーション圧(guidance は明示的に保留されている)、そして構造化出力の経路の違い。
Claude Opus 5 パス · 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.
出力 1593 tok レイテンシ 19.1 s
DeepSeek V4 Pro 評価する回答がありません · no answer text within 16,384 tokens (all of it went to thinking)
モデルは回答テキストを返しませんでした — すべてのトークンバジェットが非表示の思考に消費されました。
出力 8193 tok (+8192 思考) レイテンシ 106.2 s
制約の遵守(語数の上限、禁止語リスト、唯一の疑問文)、文体の指紋、そして長さの制御。
1行で切り替え
以下のすべてのタブには両方のIDが含まれています — 変更箇所はハイライトされた2行のみです。エンドポイント、キー、リクエスト形式はすべて同じです。
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", # この行をアンコメントし、上の行をコメントアウトします
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: "claude-opus-5",
// model: "deepseek-v4-pro", // この行をアンコメントし、上の行をコメントアウトします
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": "claude-opus-5",
# "model": "deepseek-v4-pro", # この行をアンコメントし、上の行をコメントアウトします
"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: "claude-opus-5",
// Model: "deepseek-v4-pro", // この行をアンコメントし、上の行をコメントアウトします
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("claude-opus-5")
// .model("deepseek-v4-pro") // この行をアンコメントし、上の行をコメントアウトします
.addUserMessage("Summarize this diff")
.reasoningEffort(ReasoningEffort.MEDIUM)
.build());
System.out.println(resp.choices().get(0).message().content().orElse(""));FAQ
Claude Opus 5 と DeepSeek V4 Pro ではどちらが安いですか?
入力 / 1mトークン においては DeepSeek V4 Pro の方が安価です($1.608 対 $5、3.1× の差)。他の行では逆になる可能性があります — 上の表には完全な情報が記載されており、実際のコストは組み合わせに依存します。
2つの統合を行わずに Claude Opus 5 と DeepSeek V4 Pro のA/Bテストを実施できますか?
はい。両方とも1つのAPIキーで同じOpenAI互換エンドポイントを通じて提供されます — モデル文字列を1行変更するだけで切り替えられるため、トラフィックの一部をそれぞれにルーティングし、請求額を直接比較できます。
Claude Opus 5 と DeepSeek V4 Pro はプロンプトキャッシングをサポートしていますか?
はい — どちらのモデルでもキャッシュ読み込みは入力レートよりも低く請求されるため、ウォームプレフィックスのワークロードは定価が示すよりも低コストになります。キャッシュ読み込みの正確な行は、上の料金表に記載されています。