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Claude Sonnet 5.5 vs DeepSeek V4 Pro (0813)

vs

Qual usar, quando

Ambos compartilham uma janela de contexto de 1,000,000 de tokens, mas divergem em preço e formato: claude-sonnet-5-5 custa cerca de 1.5x mais na entrada ($2 vs $1.32 por milhão) e cerca de 2.5x mais na saída ($10 vs $3.96), com leituras de cache a $0.2 contra $0.132. Escolha claude-sonnet-5-5 quando você precisar de entrada de imagem junto com texto, o que deepseek-v4-pro-0813 não aceita. Escolha deepseek-v4-pro-0813 para chat apenas em texto, código, ferramentas e raciocínio a um custo menor, ou quando uma única resposta precisar ser longa, já que ele permite 393,216 tokens de saída contra 128,000.

Benchmarks

Claude Sonnet 5.5: o fornecedor não publicou resultados de benchmark.

Acima da médiaNenhum melhorDeepSeek V4 Pro (0813)13 / 211 / 21
Claude Sonnet 5.5 DeepSeek V4 Pro (0813) outros modelos medidos média dos modelos comparados ★ nenhum outro modelo pontuou mais alto
DeepSWE 1.1
N/A
62.7%
Cybergym
N/A
83.3%
GDPval-AA v2 Elo · 1508-1769 segundo Z.ai · 2026-09-04
N/A
1590
GPQA Diamond
N/A
92.4%
Agents' Last Exam
N/A
25.7%

Publicado pelos fornecedores: Alibaba (Qwen) Anthropic ByteDance DeepSeek Google MiniMax Moonshot OpenAI Tencent Z.ai

Preços

Claude Sonnet 5.5 DeepSeek V4 Pro (0813) Δ
Entrada / 1M tokens $2 $1.32 1.5×
Saída / 1M tokens $10 $3.96 2.5×
Leitura de cache / 1M tokens $0.2 $0.132 1.5×
Escrita de cache 1.25x (5m) / 2x (1h) sem cobrança separada -

Tarifas do catálogo em tempo real no momento do build; a página de cada modelo contém o cartão atual.

Onde eles se posicionam - preço de entrada por 1M tokens entre todos os 76 modelos de chat nesta unidade de cobrança (escala logarítmica)

Capacidades

Claude Sonnet 5.5 DeepSeek V4 Pro (0813)
Uso de ferramentas sim sim
Controle de raciocínio sempre ativo sempre ativo
Saída estruturada sim sim
Cache de prompt explícito (você marca o prefixo) implícito (automático)
Tempo de vida do cache 5m default, 1h option no fixed TTL (evicted when unused)
Prefixo mínimo em cache 1024 tokens não publicado

Especificações

Claude Sonnet 5.5 DeepSeek V4 Pro (0813)
Modalidades de entrada texto imagem texto
Modalidades de saída texto texto
Lançamento 2026-09-28 2026-08-13
Corte de conhecimento 2026-06 -
Janela de contexto 1M 1M
Saída máxima 128K 393K
Parâmetro de raciocínio thinking.type reasoning_effort
Valores aceitos
thinking.type
  • adaptive (default)
  • between_tools
reasoning_effort
  • the model card documents low
  • high
  • max
Padrão adaptive, effort high -

As especificações são transcritas da documentação de cada fornecedor; uma linha que um fornecedor não publica é omitida em vez de ser inferida. Fontes completas: Claude Sonnet 5.5 · DeepSeek V4 Pro (0813)

Um prompt, ambos os modelos - medidos pelo gateway

PROMPT Explain to a CFO, in exactly three sentences, why our LLM bill doubled after we enabled reasoning. VERIFICAR exatamente 3 frases

Claude Sonnet 5.5 passou · 3 sentences

Enabling reasoning makes the model "think" before it answers, and that internal thinking is generated as extra text (reasoning tokens) that we are billed for at the same rate as output tokens, even though users never see it. Output tokens also cost several times more than input tokens, so a single request that used to produce a short answer can now generate many times more billable text behind the scenes. Because our request volume and prompts didn't change, the doubling comes almost entirely from this hidden thinking, and we can bring it down by limiting reasoning effort, turning it off for simple tasks, and reserving it for the workloads where the accuracy gain justifies the cost.

saída 205 tok latência 3.6 s

DeepSeek V4 Pro (0813) passou · 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.

saída 308 tok (+226 pensamento) latência 5.1 s

Cumprimento da instrução (exatamente três frases - contáveis), ajuste ao público (registro de CFO), e a lacuna de cobrança do pensamento oculto que os medidores de tokens abaixo expõem.

PROMPT 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. VERIFICAR a correção passa nos testes

Claude Sonnet 5.5 passou · 8/8 cases

**The bug:** `cur` counts the number of *adjacent equal pairs* rather than the number of items in the run. A run of length k contains only k−1 such pairs, so every result is one too small. The counter also starts at 0 and the loop starts at index 1, so a single-element list never updates `best` and returns 0 instead of 1. (An empty list should return 0.) In addition, `cur` resets to 0 on a mismatch, when it should reset to 1, because the item at `xs[i]` begins a new run of length 1. The claim that it "misses runs ending at the last index" is really the same off-by-one: the final run is counted, but as one less than its true length. Because `best` is updated inside the loop on every extension, the last run isn't skipped. […]

saída 444 tok latência 6.7 s

DeepSeek V4 Pro (0813) passou · 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.

saída 1315 tok (+1130 pensamento) latência 16.9 s

Se a correção é de fato certa (executável), a densidade da explicação, e a eficiência em tokens numa tarefa delimitada.

PROMPT 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. VERIFICAR JSON válido, esquema exato

Claude Sonnet 5.5 passou · 5/5 fields, guidance null

Here is the extracted JSON: ```json { "company": "Meridian Robotics", "quarter": "September quarter", "revenue_usd_m": 412, "growth_pct": 11, "guidance": null } ``` Notes on the choices: - **quarter**: The text says "September quarter" without specifying a fiscal year or Q-number, so I kept the wording as stated. - **revenue_usd_m**: The text gives "412" for the topline, with no currency or unit stated explicitly. I've taken it as 412 million USD per the field definition, but the text does not confirm that, and the figure is constant-currency. - **growth_pct**: "Eleven and change" means slightly above 11, so 11 is an approximation. The exact figure isn't given. - **guidance**: Guidance is withheld pending the Q4 close, so no guidance is stated, hence null.

saída 300 tok latência 3.5 s

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

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

saída 2155 tok (+2121 pensamento) latência 26.0 s

Obediência ao esquema (sem campos inventados), pressão de alucinação (guidance é explicitamente retida), e diferenças no caminho de saída estruturada.

PROMPT 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. VERIFICAR 120 palavras, 0 palavras proibidas

Claude Sonnet 5.5 passou · 122 words, 0 banned, 1 question

**Introducing Cross-Provider Prompt Caching** Your API gateway now caches prompts across every connected LLM provider, whether you route traffic to OpenAI, Anthropic, Google, or a self-hosted model. Here's how it works: the gateway fingerprints each prompt prefix, stores it centrally, and applies the right provider-specific caching mechanism automatically. When you switch providers or fail over during an outage, your cached context follows you. Early testing shows input token costs dropping by up to 70% on repeated system prompts and long documents, with latency improvements of 40% or more on cache hits. Tired of paying to send the same instructions thousands of times a day? Enable it with one configuration flag. Cache rules, TTLs, and per-team isolation are available in the dashboard today.

saída 266 tok latência 3.8 s

DeepSeek V4 Pro (0813) passou · 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.

saída 2845 tok (+2694 pensamento) latência 25.5 s

Obediência às restrições (orçamento de palavras, lista de palavras proibidas, a única pergunta), impressão digital de estilo, e controle de comprimento.

Alterne entre eles com uma linha

Ambos os IDs estão em todas as abas abaixo - o par de linhas destacado é a única edição. Mesmo endpoint, mesma chave, mesmo formato de requisição.

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    base_url="https://synthorai.io/v1",
    api_key="sk-syn-...",
)

resp = client.chat.completions.create(
    model="claude-sonnet-5-5",
    # model="deepseek-v4-pro-0813",  # descomente esta linha, comente a linha acima
    messages=[{"role": "user", "content": "Summarize this diff"}],
    reasoning_effort="medium",
)
print(resp.choices[0].message.content)

Obtenha sua chave API →

FAQ

Qual é mais barato, Claude Sonnet 5.5 ou DeepSeek V4 Pro (0813)?

DeepSeek V4 Pro (0813) é mais barato em entrada / 1m tokens ($1.32 vs $2, com 1.5× de diferença). Outras linhas podem apontar para o outro lado - a tabela acima traz o quadro completo, e o custo real depende do seu mix.

Posso fazer um teste A/B de Claude Sonnet 5.5 contra DeepSeek V4 Pro (0813) sem duas integrações?

Sim. Ambos são servidos pelo mesmo endpoint compatível com OpenAI com uma única chave de API - a troca é uma alteração de uma linha na string do modelo, de modo que você pode rotear uma fração do tráfego para cada um e comparar as faturas diretamente.

Claude Sonnet 5.5 e DeepSeek V4 Pro (0813) suportam prompt caching?

Sim - ambos cobram leituras em cache abaixo da sua taxa de entrada, então cargas de trabalho com warm-prefix custam menos do que as taxas listadas sugerem. As linhas exatas de leitura em cache estão na tabela de preços acima.

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De nossos estudos medidos