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DeepSeek V4 Pro vs GPT-5.6 Sol

vs

どんなときに、どちらを選ぶか

どちらもテキスト入力の推論モデルでコンテキストは約 100 万トークン(deepseek-v4-pro が 1000000、gpt-5.6-sol が 1050000)、思考は任意です。したがって実際の違いは価格とモダリティです。deepseek-v4-pro のほうがはるかに安く、gpt-5.6-sol は入力が約 3.8 倍、出力が約 7.6 倍、キャッシュ読み取りが約 3.8 倍かかります。さらに出力は最大 393216 トークン、相手は 128000 なので、長い生成物と大量のテキスト処理にはこちらが向きます。deepseek-v4-pro が受け付けない画像入力が必要な場合、または新しい 2026-07-09 のリリースと 2026-02 のナレッジカットオフが欲しい場合は gpt-5.6-sol を選びます。

ベンチマーク

勝ち平均超え上回るモデルなしDeepSeek V4 Pro05 / 100 / 10GPT-5.6 Sol594 / 12128 / 121

両モデルとも測定されている項目は 5 件です。

DeepSeek V4 Pro GPT-5.6 Sol 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
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%

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

料金

DeepSeek V4 Pro GPT-5.6 Sol Δ
入力 / 100 万トークン $1.32 $5 0.26×
出力 / 100 万トークン $3.96 $30 0.13×
キャッシュ読み取り / 100 万トークン $0.132 $0.5 0.26×
キャッシュ書き込み 追加料金なし 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)

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

対応機能

DeepSeek V4 Pro GPT-5.6 Sol
ツール呼び出し あり あり
思考の制御 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ュ 自動(暗黙的) 自動(暗黙的)
キャッシュ保持時間 no fixed TTL (evicted when unused) 5-10m, up to 1h
キャッシュ対象の最小プレフィックス 公表なし 1024 トークン

仕様

DeepSeek V4 Pro GPT-5.6 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 2026-04-24 2026-07-09
知識カットオフ - 2026-02
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
  • thinking.type
  • reasoning_effort
reasoning.effort
指定可能な値
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
デフォルト

enabled, with reasoning_effort high

some complex agent requests are automatically set to max

medium

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: DeepSeek V4 Pro · GPT-5.6 Sol

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

DeepSeek V4 Pro 合格 · 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

GPT-5.6 Sol 合格 · 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.

出力 111 tok (+34 思考) レイテンシ 2.3 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

DeepSeek V4 Pro 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 ``` **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

GPT-5.6 Sol 合格 · 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.

出力 316 tok (+135 思考) レイテンシ 5.2 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

DeepSeek V4 Pro 合格 · 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

GPT-5.6 Sol 合格 · 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"}

出力 194 tok (+147 思考) レイテンシ 3.2 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

DeepSeek V4 Pro 採点できる回答なし · 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。トークンの上限を、表示されない思考ですべて使い切ったためです。

出力 8193 tok (+8192 思考) レイテンシ 106.2 s

GPT-5.6 Sol 合格 · 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. […]

出力 733 tok (+564 思考) レイテンシ 7.7 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="deepseek-v4-pro",
    # model="gpt-5.6-sol",  # 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

DeepSeek V4 Pro と GPT-5.6 Sol ではどちらが安いですか?

入力 / 100 万トークンは DeepSeek V4 Pro のほうが安くなります($1.32 対 $5、3.8 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。

DeepSeek V4 Pro と GPT-5.6 Sol 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。

DeepSeek V4 Pro と GPT-5.6 Sol 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