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DeepSeek V4 Pro (0813) vs GPT-6.1 Sol

vs

いつ、どちらを使うか

どちらもツールとコードをサポートするテキスト出力の推論モデルであり、約100万トークンのコンテキスト(deepseek-v4-pro-0813は1,000,000、gpt-6.1-solは1,050,000)を持つため、実質的な違いは価格、出力長、および画像入力です。予算内で長いテキストを生成する場合はdeepseek-v4-pro-0813を選択してください。入力$1.32、出力$3.96であり、$10のgpt-6.1-solと比較して出力が約2.5倍安く、最大出力は128,000に対して393,216トークンです。画像入力や、わずかに安い$0.1のキャッシュ読み取りが必要な場合は、入力$2のgpt-6.1-solを選択してください。

ベンチマーク

GPT-6.1 Sol:ベンダーはベンチマークのスコアを公表していません。

平均超え他モデル以上DeepSeek V4 Pro (0813)13 / 211 / 21
DeepSeek V4 Pro (0813) GPT-6.1 Sol 測定された他モデル 測定対象の平均 ★ 他モデルに上回られていない
DeepSWE 1.1
62.7%
N/A
Cybergym
83.3%
N/A
GDPval-AA v2 Elo · 1508-1769 Z.ai 公表 · 2026-09-04
1590
N/A
GPQA Diamond
92.4%
N/A
Agents' Last Exam
25.7%
N/A

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

料金

DeepSeek V4 Pro (0813) GPT-6.1 Sol Δ
入力 / 1Mトークン $1.32 $2 0.66×
出力 / 1Mトークン $3.96 $10 0.4×
キャッシュ読み取り / 1Mトークン $0.132 $0.1 1.3×
キャッシュ書き込み 別途料金なし 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76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

DeepSeek V4 Pro (0813) GPT-6.1 Sol
ツール使用 あり あり
思考コントロール 常時オン 常時オン
構造化出力 あり あり
プロンプトキャッシング 暗黙的 (自動) 暗黙的 (自動)
キャッシュ有効期間 no fixed TTL (evicted when unused) 5-10m, up to 1h
最小キャッシュプレフィックス 非公開 1024 トークン

仕様

DeepSeek V4 Pro (0813) GPT-6.1 Sol
入力モダリティ テキスト テキスト 画像
出力モダリティ テキスト テキスト
リリース 2026-08-13 2026-09-29
知識のカットオフ - 2026-04
コンテキストウィンドウ 1M 1.1M
最大出力 393K 128K
思考パラメータ reasoning_effort reasoning.effort
指定可能な値
reasoning_effort
  • the model card documents low
  • high
  • max
reasoning.effort
  • low
  • medium
  • high
  • xhigh
  • max
デフォルト - medium

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: DeepSeek V4 Pro (0813) · GPT-6.1 Sol

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

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

DeepSeek V4 Pro (0813) パス · 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.

出力 308 tok (+226 思考) レイテンシ 5.1 s

GPT-6.1 Sol パス · 3 sentences

Enabling reasoning makes the model do more computational work before answering, and many providers bill the resulting reasoning tokens even though users never see them. That means the same number of requests can cost twice as much because each request consumes more billable tokens, even if the visible answers stay the same length. We should confirm the increase in our usage breakdown and reserve higher reasoning levels for tasks where the improvement justifies the added cost.

出力 144 tok (+54 思考) レイテンシ 6.6 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。

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

DeepSeek V4 Pro (0813) 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 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.

出力 1315 tok (+1130 思考) レイテンシ 16.9 s

GPT-6.1 Sol パス · 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 counts equal adjacent pairs rather than items in a run: a run of length `n` has only `n - 1` equal pairs, so a single-element input returns `0`, and a run ending at the last index is also undercounted. It does process the last index, so the issue is not a missing final check. Initializing each nonempty run to `1` and updating `best` after every iteration correctly counts items, including singleton and trailing runs; empty inputs still return `0`.

出力 189 tok レイテンシ 6.3 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。

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 妥当な JSON、スキーマ厳密

DeepSeek V4 Pro (0813) パス · 5/5 fields, guidance null

{"company":"Meridian Robotics","quarter":"September quarter","revenue_usd_m":412,"growth_pct":11.0,"guidance":null}

出力 2155 tok (+2121 思考) レイテンシ 26.0 s

GPT-6.1 Sol パス · 5/5 fields, guidance "Withheld pending the Q4 close"

{ "company": "Meridian Robotics", "quarter": "September quarter", "revenue_usd_m": null, "growth_pct": "eleven and change", "guidance": "Withheld pending the Q4 close" }

出力 345 tok (+285 思考) レイテンシ 10.2 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。

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

DeepSeek V4 Pro (0813) パス · 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.

出力 2845 tok (+2694 思考) レイテンシ 25.5 s

GPT-6.1 Sol パス · 120 words, 0 banned, 1 question

Introducing Cross-Provider Prompt Cache, a new API gateway feature that stores reusable prompts and manages caching across your supported AI providers. Why rebuild the same context every time your application switches models? With one configuration, teams can reuse shared instructions, standardize cache policies, and reduce repeated prompt processing wherever provider caching is available. The gateway handles provider-specific requirements while giving you clear visibility into cache hits, usage, and estimated savings. Set expiration windows, isolate cached content by project, and invalidate entries when prompts change. Your existing routing logic stays intact, so you can compare models without rebuilding your caching workflow. […]

出力 588 tok (+435 思考) レイテンシ 13.9 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="deepseek-v4-pro-0813",
    # model="gpt-6.1-sol",  # 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)

API キーを取得 →

FAQ

DeepSeek V4 Pro (0813) と GPT-6.1 Sol 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 (0813) の方が安価です($1.32 対 $2、1.5× 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 DeepSeek V4 Pro (0813) と GPT-6.1 Sol 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。

DeepSeek V4 Pro (0813) と GPT-6.1 Sol 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。

関連する比較

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