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Claude Sonnet 5 vs DeepSeek V4 Flash (0731)

vs

언제 어떤 모델을 사용할까 — 벤치마크 표가 아닌 선별된 평가

두 모델 모두 1000000-token 컨텍스트 윈도우를 공유하므로, 주요 차이는 모달리티와 가격입니다: claude-sonnet-5는 텍스트와 함께 이미지 입력을 허용하고 사고 기능을 끌 수 있으며, 비용은 백만 입력 토큰당 $2, 백만 출력 토큰당 $10입니다. deepseek-v4-flash-0731은 텍스트 전용이지만 입력에서 약 6.5x 저렴하고($0.308) 출력에서 약 10.8x 저렴하며($0.924), 긴 단일 샷(single-shot) 생성을 위해 훨씬 더 큰 393216-token의 최대 출력을 제공합니다. 비전 기능이나 제어 가능한 사고 기능이 필요할 때는 claude-sonnet-5를 선택하고, 토큰당 비용이 중요한 대용량 텍스트 및 코드 작업에는 deepseek-v4-flash-0731을 선택하세요.

가격

Claude Sonnet 5 DeepSeek V4 Flash (0731) Δ
입력 / 1M 토큰 $2 $0.308 6.5×
출력 / 1M 토큰 $10 $0.924 11×
캐시 읽기 / 1M 토큰 $0.2 $0.0308 6.5×
캐시 쓰기 1.25x (5m) / 2x (1h) 별도 비용 없음

빌드 시점의 라이브 카탈로그 요금입니다. 각 모델 페이지에 현재 요금표가 표시됩니다.

현재 위치 — 이 청구 단위를 사용하는 모든 63개의 채팅 모델 전체의 1M 토큰당 입력 가격 (로그 스케일)

기능

Claude Sonnet 5 DeepSeek V4 Flash (0731)
도구 사용
사고 제어 설정 가능 있음 — 벤더가 조절 파라미터를 공개하지 않음
구조화된 출력
프롬프트 캐싱 명시적 (접두사 직접 지정) 암시적 (자동)
캐시 수명 5m default, 1h option no fixed TTL (evicted when unused)
최소 캐시 접두사 1024 토큰 미공개

사양

Claude Sonnet 5 DeepSeek V4 Flash (0731)
입력 모달리티 텍스트 이미지 텍스트
출력 모달리티 텍스트 텍스트
출시일 2026-06-30 2026-07-31
지식 컷오프 2026-01
컨텍스트 윈도우 1M 1M
최대 출력 128K 393K
Thinking 파라미터
  • thinking.type "adaptive"
  • output_config.effort
허용되는 값
thinking.type
  • adaptive
  • disabled
effort
  • low
  • medium
  • high
  • xhigh
  • max

"enabled" returns 400

기본값

thinking on (adaptive)

effort
  • high

사양은 각 공급업체의 문서를 그대로 기록한 것입니다. 공급업체가 공개하지 않은 항목은 추론하지 않고 제외했습니다. 전체 출처: Claude Sonnet 5 · DeepSeek V4 Flash (0731)

하나의 프롬프트, 두 모델 — 게이트웨이를 통해 측정됨

프롬프트 Explain to a CFO, in exactly three sentences, why our LLM bill doubled after we enabled reasoning. 확인 정확히 3문장

Claude Sonnet 5 통과 · 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.

출력 194 tok 지연 시간 4.3 s

DeepSeek V4 Flash (0731) 통과 · 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.

출력 365 tok (+266 추론) 지연 시간 5.1 s

지시 준수(정확히 세 문장 — 셀 수 있음), 독자 맞춤(CFO 어조), 그리고 아래 토큰 계량기가 드러내는 숨은 사고 과금 격차.

프롬프트 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. 확인 수정이 테스트를 통과

Claude Sonnet 5 통과 · 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. […]

출력 536 tok 지연 시간 7.1 s

DeepSeek V4 Flash (0731) 통과 · 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). […]

출력 1268 tok (+1016 추론) 지연 시간 14.0 s

수정이 실제로 옳은지(실행 가능한지), 설명의 밀도, 그리고 범위가 정해진 작업에서의 토큰 효율.

프롬프트 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. 확인 유효한 JSON, 스키마 정확

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

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

출력 348 tok 지연 시간 5.3 s

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

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

출력 1119 tok (+1072 추론) 지연 시간 12.3 s

스키마 준수(없는 필드를 지어내지 않기), 환각 압력(guidance는 명시적으로 보류됨), 그리고 구조화 출력 경로의 차이.

프롬프트 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. 확인 120단어, 금지어 0개

Claude Sonnet 5 통과 · 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.

출력 259 tok 지연 시간 4.8 s

DeepSeek V4 Flash (0731) 실패 · 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. […]

출력 254 tok (+80 추론) 지연 시간 4.4 s

제약 준수(단어 예산, 금지어 목록, 단 하나의 의문문), 문체 지문, 그리고 길이 제어.

코드 한 줄로 모델 전환

두 id는 아래의 모든 탭에 있습니다 — 강조 표시된 두 줄이 유일한 수정 사항입니다. 동일한 엔드포인트, 동일한 키, 동일한 요청 형태입니다.

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",  # 이 줄의 주석을 해제하고, 윗줄을 주석 처리하세요
    messages=[{"role": "user", "content": "Summarize this diff"}],
    reasoning_effort="medium",
)
print(resp.choices[0].message.content)

API 키 발급받기 →

FAQ

Claude Sonnet 5와(과) DeepSeek V4 Flash (0731) 중 어느 것이 더 저렴한가요?

입력 / 1m 토큰 항목에서는 DeepSeek V4 Flash (0731)이(가) 더 저렴합니다($0.308 대 $2, 6.5× 차이). 다른 항목에서는 결과가 다를 수 있습니다 — 위의 표에 전체 정보가 있으며, 실제 비용은 사용 조합에 따라 달라집니다.

두 번의 연동 과정 없이 Claude Sonnet 5와(과) DeepSeek V4 Flash (0731)를 A/B 테스트할 수 있나요?

네. 둘 다 하나의 API 키를 사용하여 동일한 OpenAI 호환 엔드포인트를 통해 제공됩니다 — 모델 문자열을 한 줄만 변경하면 전환되므로, 트래픽의 일부를 각각 라우팅하여 요금을 직접 비교할 수 있습니다.

Claude Sonnet 5 및 DeepSeek V4 Flash (0731)는 프롬프트 캐싱을 지원하나요?

네 — 두 모델 모두 캐시 읽기에 대해 입력 요금보다 낮게 청구하므로, 웜 프리픽스 워크로드는 공시된 요금보다 비용이 적게 듭니다. 정확한 캐시 읽기 행은 위의 가격표에 있습니다.

관련 비교

측정 연구 결과