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DeepSeek V4 Pro (0813) vs GPT-6 Sol

vs

Qual usar, quando

Ambos cobram por milhão de tokens, então a comparação é direta: o deepseek-v4-pro-0813 custa $1.32 para entrada e $3.96 para saída contra $2 e $10 do gpt-6-sol, aproximadamente 1.5x na entrada e cerca de 2.5x na saída, e permite até 393216 tokens de saída versus 128000. Escolha o deepseek-v4-pro-0813 para raciocínio apenas em texto, codificação e uso de ferramentas baratos, especialmente em gerações longas, por todo o seu contexto de 1000000 tokens. Escolha o gpt-6-sol quando precisar de entrada de imagem, a opção de desativar o pensamento, ou a janela ligeiramente maior de 1050000 tokens.

Benchmarks

Acima da médiaNenhum melhorDeepSeek V4 Pro (0813)13 / 211 / 21GPT-6 Solapenas 4 comparáveis
DeepSeek V4 Pro (0813) GPT-6 Sol outros modelos medidos média dos modelos comparados nenhum outro modelo pontuou mais alto
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 segundo Z.ai · 2026-09-04
1590
N/A
GPQA Diamond
92.4%
N/A
Agents' Last Exam
25.7%
56.4%

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

Preços

DeepSeek V4 Pro (0813) GPT-6 Sol Δ
Entrada / 1M tokens $1.32 $2 0.66×
Saída / 1M tokens $3.96 $10 0.4×
Leitura de cache / 1M tokens $0.132 $0.2 0.66×
Escrita de cache sem cobrança separada 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 74 modelos de chat nesta unidade de cobrança (escala logarítmica)

Capacidades

DeepSeek V4 Pro (0813) GPT-6 Sol
Uso de ferramentas sim sim
Controle de raciocínio sempre ativo configurável
Saída estruturada sim sim
Cache de prompt implícito (automático) implícito (automático)
Tempo de vida do cache no fixed TTL (evicted when unused) 5-10m, up to 1h
Prefixo mínimo em cache não publicado 1024 tokens

Especificações

DeepSeek V4 Pro (0813) GPT-6 Sol
Modalidades de entrada texto texto imagem
Modalidades de saída texto texto
Lançamento 2026-08-13 2026-09-22
Corte de conhecimento - 2026-04
Janela de contexto 1M 1.1M
Saída máxima 393K 128K
Parâmetro de raciocínio reasoning_effort reasoning.effort
Valores aceitos
reasoning_effort
  • the model card documents low
  • high
  • max
reasoning.effort
  • none
  • low
  • medium
  • high
  • xhigh
  • max
Padrão - medium

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: DeepSeek V4 Pro (0813) · GPT-6 Sol

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

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

GPT-6 Sol passou · 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.

saída 188 tok (+111 pensamento) latência 5.0 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

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

GPT-6 Sol passou · 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.

saída 206 tok (+59 pensamento) latência 5.9 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

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

GPT-6 Sol passou · 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"}

saída 227 tok (+185 pensamento) latência 5.2 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

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

GPT-6 Sol passou · 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.

saída 586 tok (+443 pensamento) latência 7.7 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="deepseek-v4-pro-0813",
    # model="gpt-6-sol",  # 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, DeepSeek V4 Pro (0813) ou GPT-6 Sol?

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 DeepSeek V4 Pro (0813) contra GPT-6 Sol 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.

DeepSeek V4 Pro (0813) e GPT-6 Sol 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