🎁 Novo Cadastre-se grátis, 10 chamadas por nossa conta. Até US$ 1, sem cartão.

Claude Sonnet 5 vs DeepSeek V4 Pro

vs

Qual usar, quando — veredito curado, não uma tabela de benchmark

Ambos compartilham uma janela de 1,000,000 tokens e cobrem chat, código, raciocínio e ferramentas, então a diferença é modalidade e custo: o claude-sonnet-5 aceita entrada de imagem junto do texto e expõe uma capacidade de pensamento, enquanto o deepseek-v4-pro é só texto mas permite até 393216 tokens de saída contra os 128000 do Sonnet. Na tabela, o deepseek-v4-pro é mais barato em tudo — $1.608 contra $2 na entrada, $3.216 contra $10 na saída (cerca de 3.1x menos) e $0.0134 contra $0.2 nas leituras de cache (cerca de 15x menos). Escolha o claude-sonnet-5 quando precisar de imagens ou pensamento alternável; escolha o deepseek-v4-pro para gerações longas de texto com menos gasto.

Preços

Claude Sonnet 5 DeepSeek V4 Pro Δ
Entrada / 1M tokens $2 $1.608 1.2×
Saída / 1M tokens $10 $3.216 3.1×
Leitura de cache / 1M tokens $0.2 $0.0134 15×
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 63 modelos de chat nesta unidade de cobrança (escala logarítmica)

$0.05 · Qwen3 VL Flash $30 · GPT-5.4 Pro

Capacidades

Claude Sonnet 5 DeepSeek V4 Pro
Uso de ferramentas sim sim
Controle de raciocínio configurável configurável
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 DeepSeek V4 Pro
Modalidades de entrada texto imagem texto
Modalidades de saída texto texto
Lançamento 2026-06-30 2026-04-24
Corte de conhecimento 2026-01
Janela de contexto 1M 1M
Saída máxima 128K 393K
Parâmetro de raciocínio
  • thinking.type "adaptive"
  • output_config.effort
  • thinking.type
  • reasoning_effort
Valores aceitos
thinking.type
  • adaptive
  • disabled
effort
  • low
  • medium
  • high
  • xhigh
  • max

"enabled" returns 400

thinking.type
  • enabled
  • disabled
reasoning_effort
  • high
  • max (low and medium map to high, xhigh maps to max)
Padrão

thinking on (adaptive)

effort
  • high

enabled, with reasoning_effort high

some complex agent requests are automatically set to max

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 · DeepSeek V4 Pro

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 passou · 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.

saída 194 tok latência 4.3 s

DeepSeek V4 Pro passou · 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.

saída 641 tok (+545 pensamento) latência 11.5 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 passou · 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. […]

saída 536 tok latência 7.1 s

DeepSeek V4 Pro 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 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. […]

saída 2418 tok (+2131 pensamento) latência 35.6 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 passou · 5/5 fields, guidance null

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

saída 348 tok latência 5.3 s

DeepSeek V4 Pro passou · 5/5 fields, guidance null

{ "company": "Meridian Robotics", "quarter": "September quarter", "revenue_usd_m": 412, "growth_pct": "eleven and change", "guidance": null }

saída 1204 tok (+1153 pensamento) latência 19.9 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 passou · 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.

saída 259 tok latência 4.8 s

DeepSeek V4 Pro sem resposta para avaliar · no answer text within 16,384 tokens (all of it went to thinking)

O modelo não retornou nenhum texto de resposta — todo o orçamento de tokens foi para o pensamento oculto.

saída 8193 tok (+8192 pensamento) latência 106.2 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",
    # model="deepseek-v4-pro",  # descomente esta linha, comente a linha acima
    messages=[{"role": "user", "content": "Summarize this diff"}],
    reasoning_effort="medium",
)
print(resp.choices[0].message.content)

Obter uma chave de API →

FAQ

Qual é mais barato, Claude Sonnet 5 ou DeepSeek V4 Pro?

DeepSeek V4 Pro é mais barato em entrada / 1m tokens ($1.608 vs $2, com 1.2× 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 contra DeepSeek V4 Pro 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 e DeepSeek V4 Pro 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.

Comparações relacionadas

De nossos estudos medidos