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DeepSeek V4 Pro (0813) vs GPT-6 Sol

vs

언제 어떤 모델을 쓸까

두 모델 모두 100만 토큰당 과금하므로 직접적인 비교가 가능합니다: deepseek-v4-pro-0813은 입력 $1.32, 출력 $3.96이며 gpt-6-sol은 입력 $2, 출력 $10로, 입력은 약 1.5x, 출력은 약 2.5x 차이가 나며, 허용되는 최대 출력 토큰 수는 128000 대비 393216입니다. 1000000 토큰 컨텍스트 전반에 걸쳐 저렴한 텍스트 전용 추론, 코딩 및 도구 사용, 특히 긴 생성을 원한다면 deepseek-v4-pro-0813을 선택하세요. 이미지 입력, 사고(thinking) 비활성화 옵션 또는 약간 더 큰 1050000 토큰 윈도우가 필요할 때는 gpt-6-sol을 선택하세요.

벤치마크

평균 상회최고 점수DeepSeek V4 Pro (0813)13 / 211 / 21GPT-6 Sol비교 가능 4개뿐
DeepSeek V4 Pro (0813) GPT-6 Sol 측정된 다른 모델 측정 대상 평균 더 높은 점수를 낸 모델 없음
DeepSWE 1.1
62.7%
68.8%
OSWorld 2.0 offline set, partial
N/A
60.5%
Cybergym
83.3%
N/A
GDPval-AA v2 Elo · 1508-1769 Z.ai 공표 · 2026-09-04
1590
N/A
GPQA Diamond
92.4%
N/A
Agents' Last Exam
25.7%
56.4%

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

가격

DeepSeek V4 Pro (0813) GPT-6 Sol Δ
입력 / 1M 토큰 $1.32 $2 0.66×
출력 / 1M 토큰 $3.96 $10 0.4×
캐시 읽기 / 1M 토큰 $0.132 $0.2 0.66×
캐시 쓰기 별도 비용 없음 별도 비용 없음 -

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

현재 위치 - 이 청구 단위를 사용하는 모든 74개의 채팅 모델 전체의 1M 토큰당 입력 가격 (로그 스케일)

기능

DeepSeek V4 Pro (0813) GPT-6 Sol
도구 사용
사고 제어 항상 켜짐 설정 가능
구조화된 출력
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-6 Sol
입력 모달리티 텍스트 텍스트 이미지
출력 모달리티 텍스트 텍스트
출시일 2026-08-13 2026-09-22
지식 컷오프 - 2026-04
컨텍스트 윈도우 1M 1.1M
최대 출력 393K 128K
Thinking 파라미터 reasoning_effort reasoning.effort
허용되는 값
reasoning_effort
  • the model card documents low
  • high
  • max
reasoning.effort
  • none
  • low
  • medium
  • high
  • xhigh
  • max
기본값 - medium

사양은 각 공급업체의 문서를 그대로 기록한 것입니다. 공급업체가 공개하지 않은 항목은 추론하지 않고 제외했습니다. 전체 출처: DeepSeek V4 Pro (0813) · GPT-6 Sol

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

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 추론) 지연 시간 5.1 s

GPT-6 Sol 통과 · 3 sentences

Enabling reasoning made the model generate extra internal tokens to work through each request, and those tokens are billed even though users don’t see them. If request volume stayed roughly the same, more billed tokens per request could explain why the bill doubled. We should check the usage breakdown to confirm, then lower reasoning effort or limit it to tasks that need it.

출력 188 tok (+111 추론) 지연 시간 5.0 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

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 추론) 지연 시간 16.9 s

GPT-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 `cur` counted matching *adjacent pairs*, not items, so every run was one too short—including a single-element input, which returned 0. Starting each run at 1 counts its first item, and updating `best` on every iteration ensures a run that reaches the last index is included.

출력 206 tok (+59 추론) 지연 시간 5.9 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

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 추론) 지연 시간 26.0 s

GPT-6 Sol 통과 · 5/5 fields, guidance "Withheld pending the Q4 close"

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

출력 227 tok (+185 추론) 지연 시간 5.2 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

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 추론) 지연 시간 25.5 s

GPT-6 Sol 통과 · 120 words, 0 banned, 1 question

Today, we’re introducing cross-provider prompt caching for our API gateway, helping teams reuse repeated prompt content when routing requests among supported AI providers. The gateway identifies eligible prompt prefixes, stores cache references, and applies them to subsequent requests where provider capabilities allow. Why send the same context again if it can be reused? With fewer duplicate input tokens, applications can reduce costs and improve latency without changing how developers call the gateway. Configure caching by route, monitor hit rates and savings in your dashboard, and keep existing provider fallback rules in place. Availability and cache behavior vary by provider, so the gateway reports eligibility and usage for each request. Get started today with our documentation and test your existing workloads.

출력 586 tok (+443 추론) 지연 시간 7.7 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="deepseek-v4-pro-0813",
    # model="gpt-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 →

FAQ

DeepSeek V4 Pro (0813)와(과) GPT-6 Sol 중 어느 것이 더 저렴한가요?

입력 / 1m 토큰 항목에서는 DeepSeek V4 Pro (0813)이(가) 더 저렴합니다($1.32 대 $2, 1.5× 차이). 다른 항목에서는 결과가 다를 수 있습니다 - 위의 표에 전체 정보가 있으며, 실제 비용은 사용 조합에 따라 달라집니다.

두 번의 연동 과정 없이 DeepSeek V4 Pro (0813)와(과) GPT-6 Sol를 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.

DeepSeek V4 Pro (0813) 및 GPT-6 Sol는 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