DeepSeek V4 Pro vs GPT-5.6
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 が 1050000）、思考は任意です。したがって違いは価格・出力長・モダリティにあります。予算内で長文を生成するなら deepseek-v4-pro です。入力が約 3.8 分の 1、出力が約 7.6 分の 1、キャッシュ読み取りが約 3.8 分の 1 で、出力は最大 393216 トークン、相手は 128000 です。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 世代と 2026-02 のナレッジカットオフが欲しい場合は gpt-5.6 を選びます。
ベンチマーク
両モデルとも測定されている項目は 5 件です。
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 | 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）
対応機能
| DeepSeek V4 Pro | GPT-5.6 | |
|---|---|---|
| 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 | |
|---|---|---|
| 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 |
| reasoning.effort |
| 指定可能な値 | thinking.type
reasoning_effort
| reasoning.effort
|
| 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
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）
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 合格 · 3 sentences
Enabling reasoning makes the model generate many additional internal tokens before producing an answer, so each request consumes substantially more compute. Those reasoning tokens are billed even though they are not visible to users, and longer processing can also increase tool calls, retries, and output length. The bill doubled because our cost per request rose, not necessarily because usage volume increased; we can control it by limiting reasoning effort and routing simpler tasks to cheaper models.
出力 126 tok (+30 思考) レイテンシ 3.0 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。
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 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: best = max(best, cur) cur = 1 return max(best, cur) ``` The original code counted equal *transitions* rather than items, so a run of one had length `0`, a run of three had length `2`, and tracking from zero caused the off-by-one error. The corrected version starts each run at length `1`, resets to `1` when the value changes, and performs a final `max` after the loop so a run ending at the last element is included; an empty input still returns `0`.
出力 277 tok (+93 思考) レイテンシ 4.2 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。
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 合格 · 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 179 tok (+118 思考) レイテンシ 3.7 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。
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 合格 · 120 words, 0 banned, 1 question
Today we are introducing Prompt Cache, a new API gateway feature that stores reusable prompt prefixes and serves them across supported model providers. By recognizing identical system instructions, tools, examples, and context blocks, Prompt Cache reduces repeated input processing, lowers latency, and helps control token costs without changing application code. Teams can configure retention windows, cache keys, provider routing, encryption, and regional storage policies from one dashboard or API. What happens when a preferred provider is unavailable? The gateway can route requests to another provider while reusing eligible cached content, preserving performance and consistency. Built-in metrics report hit rates, savings, latency, and provider usage, while audit logs support governance. Prompt Cache is available today in public preview for all customers.
出力 628 tok (+473 思考) レイテンシ 7.3 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", # 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)import OpenAI from "openai";
const client = new OpenAI({
baseURL: "https://synthorai.io/v1",
apiKey: "sk-syn-...",
});
const resp = await client.chat.completions.create({
model: "deepseek-v4-pro",
// model: "gpt-5.6", // 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",
});
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": "deepseek-v4-pro",
# "model": "gpt-5.6", # 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": "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: "deepseek-v4-pro",
// Model: "gpt-5.6", // この行のコメントを外し、上の行をコメントアウト
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("deepseek-v4-pro")
// .model("gpt-5.6") // この行のコメントを外し、上の行をコメントアウト
.addUserMessage("Summarize this diff")
.reasoningEffort(ReasoningEffort.MEDIUM)
.build());
System.out.println(resp.choices().get(0).message().content().orElse(""));よくある質問
DeepSeek V4 Pro と GPT-5.6 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 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 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。