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Claude Sonnet 5 vs DeepSeek V4 Flash (0731)

vs

どんなときに、どちらを選ぶか

両者とも1000000-tokenのコンテキストウィンドウを共有しているため、分かれ目はモダリティと価格になります。claude-sonnet-5はテキストに加えて画像入力を受け付け、thinkingをオフにすることができ、入力100万トークンあたり$2、出力100万トークンあたり$10です。deepseek-v4-flash-0731はテキスト専用ですが、入力で約4.5x安く($0.44)、出力で約7.6x安く($1.32)、長いシングルショット生成向けの非常により大きな393216-tokenの最大出力を備えています。ビジョンや制御可能なthinkingが必要な場合はclaude-sonnet-5を、トークン単価が重要になる大量のテキストやコードの作業にはdeepseek-v4-flash-0731を選択してください。

ベンチマーク

勝ち平均超え上回るモデルなしClaude Sonnet 534 / 221 / 22DeepSeek V4 Flash (0731)210 / 280 / 28

両モデルとも測定されている項目は 5 件です。

Claude Sonnet 5 DeepSeek V4 Flash (0731) 測定された他モデル 他モデルの平均 ★ これを上回るモデルなし
DeepSWE 1.1
53.8%
54.4%
BioMysteryBench hard
34.1%
N/A
OSWorld 2.0 Partial score, batch tool enabled
42.6%
N/A
Cybergym
N/A
76.7%
Finance Agent v2
53.9%
N/A
Harvey Lab-AA
90.1%
N/A
GPQA Diamond
N/A
89.9%
Agents' Last Exam Pass
これを上回るモデルなし 33.3%
25.2%
LVBench
68.5%
N/A

ベンダー公表値: Alibaba (Qwen) Anthropic ByteDance DeepSeek Google MiniMax Moonshot OpenAI Tencent Z.ai

料金

Claude Sonnet 5 DeepSeek V4 Flash (0731) Δ
入力 / 100 万トークン $2 $0.44 4.5×
出力 / 100 万トークン $10 $1.32 7.6×
キャッシュ読み取り / 100 万トークン $0.2 $0.044 4.5×
キャッシュ書き込み 1.25x (5m) / 2x (1h) 追加料金なし -

ビルド時点の現行カタログの料金です。最新の料金表は各モデルのページに掲載しています。

両モデルの位置:100 万トークンあたりの入力料金(この課金単位のチャットモデル全 76 件、対数スケール)

対応機能

Claude Sonnet 5 DeepSeek V4 Flash (0731)
ツール呼び出し あり あり
思考の制御 設定可能 あり(ベンダーは調整用パラメータを公表していない)
構造化出力 あり あり
プロンプトキャッシュ 明示(プレフィックスを自分で指定) 自動(暗黙的)
キャッシュ保持時間 5m default, 1h option no fixed TTL (evicted when unused)
キャッシュ対象の最小プレフィックス 1024 トークン 公表なし

仕様

Claude Sonnet 5 DeepSeek V4 Flash (0731)
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 2026-06-30 2026-07-31
知識カットオフ 2026-01 -
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
  • thinking.type "adaptive"
  • output_config.effort
-
指定可能な値
thinking.type
  • adaptive
  • disabled
effort
  • low
  • medium
  • high
  • xhigh
  • max

"enabled" returns 400

-
デフォルト

thinking on (adaptive)

effort
  • high
-

仕様は各ベンダーのドキュメントから転記しています。ベンダーが公表していない項目は、推測で埋めずに省いています。 出典の一覧: Claude Sonnet 5 · DeepSeek V4 Flash (0731)

1 つのプロンプトを両モデルで実行(ゲートウェイ経由で測定)

プロンプト Explain to a CFO, in exactly three sentences, why our LLM bill doubled after we enabled reasoning. チェック ちょうど 3 文

Claude Sonnet 5 合格 · 3 sentences

Reasoning mode works by having the model generate extended internal "thinking" steps before producing its final answer, and since we're billed on total tokens, that hidden reasoning text adds significantly to what we pay for—even though you never see it in the output. This is different from simply getting longer visible responses; the model is essentially "showing its work" behind the scenes, and complex prompts can trigger thousands of extra reasoning tokens per request. The upside is improved accuracy on complex tasks, but if we want to control costs, we should selectively enable reasoning only for queries that truly need it, rather than applying it universally.

出力 194 tok レイテンシ 4.3 s

DeepSeek V4 Flash (0731) 合格 · 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.

出力 365 tok (+266 思考) レイテンシ 5.1 s

指示への忠実さ(ちょうど 3 文という、数えて確かめられる条件)、読み手に合わせた書き分け(CFO 向けの語り口)、そして下のトークンメーターに表れる、表示されない思考への課金の差。

プロンプト 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. チェック 修正がテストを通る

Claude Sonnet 5 合格 · 8/8 cases

## The Bug The function has two related off-by-one issues rooted in the same cause: `cur` and `best` are initialized to `0` instead of `1`, treating run lengths as the number of *matches* between adjacent elements rather than the number of *elements* in the run. This means a single-element input never enters the loop (since `range(1, 1)` is empty) and returns `0` instead of the correct answer of `1`. It also means that for any input, the run length is undercounted by exactly one — a run of 3 equal elements only produces 2 "match" increments, so `best` ends up as 2 instead of 3. The claim that it "misses runs that end at the last index" is actually a symptom of this same undercount: the logic does update `best` correctly on every iteration (including the last), but because it's counting matches instead of elements, the final reported value is always one less than the true longest run. […]

出力 536 tok レイテンシ 7.1 s

DeepSeek V4 Flash (0731) 合格 · 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). […]

出力 1268 tok (+1016 思考) レイテンシ 14.0 s

修正が本当に正しいか(実行して確かめられる)、説明の密度、範囲の限られたタスクでのトークン効率。

プロンプト 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. チェック 有効な JSON、スキーマに完全一致

Claude Sonnet 5 合格 · 5/5 fields, guidance null

```json { "company": "Meridian Robotics", "quarter": "Q3", "revenue_usd_m": 412, "growth_pct": 11.5, "guidance": null } ```

出力 348 tok レイテンシ 5.3 s

DeepSeek V4 Flash (0731) 合格 · 5/5 fields, guidance null

{ "company": "Meridian Robotics", "quarter": "Q3", "revenue_usd_m": 412, "growth_pct": null, "guidance": null }

出力 1119 tok (+1072 思考) レイテンシ 12.3 s

スキーマの遵守(存在しないフィールドを作らない)、ハルシネーションを誘う条件への耐性(guidance は明示的に伏せてある)、構造化出力の実現方法の違い。

プロンプト 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. チェック 120 語、禁止語 0

Claude Sonnet 5 合格 · 123 words, 0 banned, 1 question

## Introducing Cross-Provider Prompt Caching We're rolling out a new caching layer for our API gateway that works across every major LLM provider you connect through it. Instead of resending identical prompts and paying full price each time, the gateway recognizes repeated requests and serves cached responses in milliseconds—regardless of whether you're routing to OpenAI, Anthropic, or Google. What does this mean for your bill and your latency? Both drop, often significantly, especially for teams running high-volume, repetitive workloads like customer support bots or batch content generation. The cache is configurable per route, with adjustable TTLs and invalidation rules, so you stay in control of freshness versus cost. Available now for all Pro and Enterprise plans. Check your dashboard to enable it today.

出力 259 tok レイテンシ 4.8 s

DeepSeek V4 Flash (0731) 不合格 · 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. […]

出力 254 tok (+80 思考) レイテンシ 4.4 s

制約の遵守(語数の上限、禁止語リスト、疑問文はひとつだけ)、文体の癖、長さの制御。

1 行の変更で切り替え

以下のどのタブにも両方のモデル ID が入っています。書き換えるのはハイライトされた 2 行だけで、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-sonnet-5",
    # model="deepseek-v4-flash-0731",  # この行のコメントを外し、上の行をコメントアウト
    messages=[{"role": "user", "content": "Summarize this diff"}],
    reasoning_effort="medium",
)
print(resp.choices[0].message.content)

API キーを取得 →

よくある質問

Claude Sonnet 5 と DeepSeek V4 Flash (0731) ではどちらが安いですか?

入力 / 100 万トークンは DeepSeek V4 Flash (0731) のほうが安くなります($0.44 対 $2、4.5 倍の差)。ほかの行では逆になることもあります。料金の全体は上の表に掲載しており、実際のコストは利用の内訳によって変わります。

Claude Sonnet 5 と DeepSeek V4 Flash (0731) の A/B テストは、実装を 2 つ用意せずにできますか?

はい。どちらも同じ OpenAI 互換エンドポイントから 1 つの API キーで利用できます。切り替えはモデル名の文字列を 1 行変えるだけなので、トラフィックの一部をそれぞれに振り分けて、請求額を直接比較できます。

Claude Sonnet 5 と DeepSeek V4 Flash (0731) はプロンプトキャッシュに対応していますか?

はい。どちらのモデルも、キャッシュ読み取りは通常の入力単価より安く課金されます。そのため、同じプレフィックスを繰り返し使うワークロードでは、定価から見込まれるよりコストが下がります。キャッシュ読み取りの正確な単価は、上の料金表に掲載しています。

関連する比較

当社の実測レポートより