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DeepSeek V4 Pro (0813) vs GPT-5.6 Sol

vs

언제 어떤 모델을 쓸까

둘 다 약 100만 토큰의 컨텍스트(deepseek-v4-pro-0813은 1,000,000, gpt-5.6-sol은 1,050,000)를 가진 텍스트 입력 추론 모델이므로, 선택 기준은 비용과 I/O 형태입니다. DeepSeek은 입력 $1.32 및 출력 $3.96을 청구하는 반면 다른 쪽은 $5 및 $30을 청구하므로 gpt-5.6-sol의 입력 가격이 약 3.8배, 출력 가격이 약 7.6배 더 높으며, DeepSeek은 128000 대비 393216의 출력 토큰을 허용하기도 합니다. 대규모의 긴 텍스트 생성에는 deepseek-v4-pro-0813을 선택하고, 이미지 입력이나 thinking 비활성화 옵션이 필요할 때는 gpt-5.6-sol을 선택하십시오(둘 다 DeepSeek의 팩트 시트에는 나열되어 있지 않습니다).

벤치마크

우세평균 상회최고 점수DeepSeek V4 Pro (0813)313 / 211 / 21GPT-5.6 Sol1495 / 12128 / 121

두 모델 모두 측정한 항목 17개.

DeepSeek V4 Pro (0813) GPT-5.6 Sol 측정된 다른 모델 다른 모델 평균 ★ 더 높은 점수를 낸 모델 없음
DeepSWE 1.1
62.7%
72.7%
BioMysteryBench hard
N/A
44.7%
OSWorld-Verified
N/A
83%
Cybergym
83.3%
84.5%
HealthBench Professional
N/A
60.5%
GDPval-AA v2 Elo · 1508-1769 Z.ai 공개 · 2026-09-04
1590
1730
Harvey Lab-AA
N/A
87.2%
GPQA Diamond
92.4%
94.6%
Agents' Last Exam
25.7%
53.6%
LVBench
N/A
82.1%

공급자 공개 자료: Alibaba (Qwen) Anthropic ByteDance DeepSeek Google MiniMax Moonshot OpenAI Tencent Z.ai

가격

DeepSeek V4 Pro (0813) GPT-5.6 Sol Δ
입력 / 1M 토큰 $1.32 $5 0.26×
출력 / 1M 토큰 $3.96 $30 0.13×
캐시 읽기 / 1M 토큰 $0.132 $0.5 0.26×
캐시 쓰기 별도 요금 없음 별도 요금 없음 -

빌드 시점에 실시간 카탈로그에서 가져온 요금입니다. 현재 요금은 각 모델 페이지에서 확인할 수 있습니다.

가격 위치: 이 과금 단위를 쓰는 채팅 모델 76개 전체의 1M 토큰당 입력 가격(로그 스케일)

기능

DeepSeek V4 Pro (0813) GPT-5.6 Sol
도구 사용 지원 지원
사고 제어 항상 켜짐 설정 가능
구조화된 출력 지원 지원
프롬프트 캐싱 암시적(자동) 암시적(자동)
캐시 수명 no fixed TTL (evicted when unused) 5-10m, up to 1h
최소 캐시 접두사 미공개 1024 토큰

사양

DeepSeek V4 Pro (0813) GPT-5.6 Sol
입력 모달리티 텍스트 텍스트 이미지
출력 모달리티 텍스트 텍스트
출시일 2026-08-13 2026-07-09
지식 컷오프 - 2026-02
컨텍스트 윈도우 1M 1.1M
최대 출력 393K 128K
사고 파라미터 reasoning_effort reasoning.effort
허용 값
reasoning_effort
  • the model card documents low
  • high
  • max
reasoning.effort
  • none
  • low
  • medium
  • high
  • xhigh
  • max
기본값 - medium

사양은 각 공급자의 문서에서 그대로 옮겨 적었습니다. 공급자가 공개하지 않은 항목은 추정해 채우지 않고 뺐습니다. 전체 출처: DeepSeek V4 Pro (0813) · GPT-5.6 Sol

같은 프롬프트, 두 모델: 게이트웨이를 거쳐 측정

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

DeepSeek V4 Pro (0813) 통과 · 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.

출력 308 tok (+226 사고) 지연 시간 5.1 s

GPT-5.6 Sol 통과 · 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.

출력 111 tok (+34 사고) 지연 시간 2.3 s

지시 준수(정확히 세 문장이라 셀 수 있음), 독자에 맞춘 어조(CFO 대상), 아래 토큰 미터에 드러나는 숨은 사고 토큰 과금 차이를 봅니다.

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. 검증 수정 후 테스트 통과

DeepSeek V4 Pro (0813) 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 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.

출력 1315 tok (+1130 사고) 지연 시간 16.9 s

GPT-5.6 Sol 통과 · 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.

출력 316 tok (+135 사고) 지연 시간 5.2 s

수정이 실제로 맞는지(실행되는지), 설명이 얼마나 압축적인지, 범위가 정해진 작업에서 토큰을 얼마나 효율적으로 쓰는지를 봅니다.

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. 검증 유효한 JSON, 스키마와 정확히 일치

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

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

출력 2155 tok (+2121 사고) 지연 시간 26.0 s

GPT-5.6 Sol 통과 · 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"}

출력 194 tok (+147 사고) 지연 시간 3.2 s

스키마 준수(없는 필드를 지어내지 않는지), 환각을 유도하는 조건에서의 대응(guidance 값을 일부러 주지 않음), 구조화된 출력 경로의 차이를 봅니다.

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. 검증 120단어, 금지어 0개

DeepSeek V4 Pro (0813) 통과 · 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.

출력 2845 tok (+2694 사고) 지연 시간 25.5 s

GPT-5.6 Sol 통과 · 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. […]

출력 733 tok (+564 사고) 지연 시간 7.7 s

제약 준수(단어 수 제한, 금지어 목록, 의문문 하나), 문체의 특징, 길이 조절을 봅니다.

코드 한 줄로 모델 전환

아래 탭마다 두 모델 id가 모두 들어 있습니다. 바꿀 곳은 강조된 두 줄뿐이고, 엔드포인트, 키, 요청 형식은 그대로입니다.

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-5.6-sol",  # 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 받기 →

자주 묻는 질문

DeepSeek V4 Pro (0813) vs GPT-5.6 Sol, 어느 쪽이 더 저렴한가요?

입력 / 1M 토큰 기준으로는 DeepSeek V4 Pro (0813) 쪽이 더 저렴합니다($1.32 대 $5, 3.8배 차이). 다른 항목에서는 반대일 수 있습니다. 전체 요금은 위 표에 있으며, 실제 비용은 사용 패턴에 따라 달라집니다.

연동을 두 번 하지 않고도 DeepSeek V4 Pro (0813) vs GPT-5.6 Sol A/B 테스트를 할 수 있나요?

네. 두 모델 모두 API 키 하나로 같은 OpenAI 호환 엔드포인트에서 호출합니다. 모델 문자열 한 줄만 바꾸면 전환되므로, 트래픽 일부를 각 모델로 보내 청구 금액을 직접 비교할 수 있습니다.

DeepSeek V4 Pro (0813), GPT-5.6 Sol 모두 프롬프트 캐싱을 지원하나요?

네. 두 모델 모두 캐시 읽기를 입력 요금보다 낮게 과금하므로, 같은 접두사를 반복해 쓰는 워크로드는 정가로 계산한 것보다 비용이 적게 듭니다. 정확한 캐시 읽기 요금은 위 가격표에 있습니다.

관련 비교

직접 측정한 자료