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DeepSeek V4 Pro (0813) vs GPT-6 Luna

vs

いつ、どちらを使うか

どちらも約100万トークンのコンテキスト(deepseek-v4-pro-0813は1,000,000、gpt-6-lunaは1,050,000)でチャット、コード、推論、ツールをカバーしているため、実質的な違いは価格とタスクの要件になります。より安価で大量の処理を行う場合(入力$0.1および出力$0.5に対して$1.32および$3.96となり、deepseek-v4-pro-0813は入力コストが13.2x、出力コストが7.92xになります)、ならびに画像入力とthinkingをオフにするオプションを求める場合は、gpt-6-lunaを選択してください。非常に長い単一の応答が必要な場合は、最大出力トークンが393216とLunaの128000の約3倍であるdeepseek-v4-pro-0813を選択してください。

ベンチマーク

平均超え他モデル以上DeepSeek V4 Pro (0813)13 / 211 / 21GPT-6 Luna比較できるのは 1 件のみ
DeepSeek V4 Pro (0813) GPT-6 Luna 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%
66.6%
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 Luna Δ
入力 / 1Mトークン $1.32 $0.1 13×
出力 / 1Mトークン $3.96 $0.5 7.9×
キャッシュ読み取り / 1Mトークン $0.132 $0.01 13×
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74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)

$0.05 · Qwen3 VL Flash $30 · GPT-5.4 Pro

機能

DeepSeek V4 Pro (0813) GPT-6 Luna
ツール使用 あり あり
思考コントロール 常時オン 設定可能
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 Luna
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 2026-09-22
知識のカットオフ - 2026-05
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
  • none
  • 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 Luna

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 Luna パス · 3 sentences

Enabling reasoning typically makes the model process more information and generate more internal tokens before producing its answer. Because usage is billed by tokens—and reasoning may also route requests to a more expensive model—the cost per request can rise sharply. If request volume stayed similar, that higher cost per request could explain why the bill doubled.

出力 117 tok (+48 思考) レイテンシ 3.4 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 Luna 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 code counted matching *adjacent pairs* rather than items, so a run of length `n` was reported as `n - 1`, and a single-item input returned `0`. This version counts the current item as part of each run and updates `best` at every index, including the last; it returns `0` for an empty input.

出力 514 tok (+356 思考) レイテンシ 6.9 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 Luna パス · 5/5 fields, guidance "Withheld pending the Q4 close"

{"company":"Meridian Robotics","quarter":"September quarter","revenue_usd_m":412,"growth_pct":null,"guidance":"Withheld pending the Q4 close"}

出力 161 tok (+119 思考) レイテンシ 21.7 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 Luna パス · 120 words, 0 banned, 1 question

Introducing Prompt Cache, a new API gateway feature that recognizes repeat prompt prefixes and reuses provider-side cached context across supported models. Teams can route requests to different AI providers while preserving eligible cache hits, reducing redundant input processing and helping lower latency and token costs. Configure cache policies in one place, monitor hit rates by provider, and keep existing client integrations unchanged. The gateway applies provider-specific rules automatically, so developers do not need to build separate caching logic for each endpoint. Which workflows could benefit from faster responses and predictable spend? Prompt Cache is available today in preview for eligible accounts, with usage details, supported providers, and setup guidance in the dashboard. Start with one route, compare results, then expand.

出力 959 tok (+813 思考) レイテンシ 14.6 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-luna",  # 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 Luna ではどちらが安いですか?

入力 / 1mトークン においては GPT-6 Luna の方が安価です($0.1 対 $1.32、13× 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 Luna 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 Luna 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

当社の測定調査より