DeepSeek: DeepSeek V4 Pro 0423 बनाम OpenAI: GPT-6 Luna
api14 कैटलॉग की मौजूदा USD कीमतों और क्षमताओं के आधार पर DeepSeek: DeepSeek V4 Pro 0423 ($2.27 / 1M टोकन (≈ ₹213.73)) और OpenAI: GPT-6 Luna ($0.35 / 1M टोकन (≈ ₹32.95)) की आमने-सामने तुलना। दोनों एक ही OpenAI-compatible API से चलते हैं।
स्पेसिफिकेशन
| DeepSeek: DeepSeek V4 Pro 0423 | OpenAI: GPT-6 Luna | |
|---|---|---|
| प्रोवाइडर | DeepSeek | OpenAI |
| इनपुट | $2.27 / 1M टोकन (≈ ₹213.73) | $0.35 / 1M टोकन (≈ ₹32.95) |
| आउटपुट | $4.54 / 1M टोकन (≈ ₹427.46) | $1.75 / 1M टोकन (≈ ₹164.74) |
| कैश रीड | $0.19 / 1M टोकन (≈ ₹17.81) | $0.04 / 1M टोकन (≈ ₹3.29) |
| कैश राइट | - | $0.44 / 1M टोकन (≈ ₹41.19) |
| वेब सर्च | - | $35.00 / 1K सर्च (≈ ₹3,294.87) |
| संदर्भ विंडो | 10,48,576 | 10,50,000 |
| अधिकतम आउटपुट | 3,84,000 | 1,28,000 |
| इनपुट | text | file, image, text |
| आउटपुट | text | text |
| टूल कॉलिंग | ||
| संरचित आउटपुट | ||
| Reasoning नियंत्रण | ||
| जोड़ा गया | 24 अप्रैल 2026 | 22 सित॰ 2026 |
मुख्य अंतर
- OpenAI: GPT-6 Luna इनपुट tokens पर 85% सस्ता है।
- OpenAI: GPT-6 Luna आउटपुट tokens पर 61% सस्ता है।
- 1,000 इनपुट और 500 आउटपुट tokens वाली request की लागत DeepSeek: DeepSeek V4 Pro 0423 के साथ $0.00454 और OpenAI: GPT-6 Luna के साथ $0.00123 है।
विस्तार से
DeepSeek: DeepSeek V4 Pro 0423, DeepSeek का एक टेक्स्ट मॉडल है, जिसे 2026-04-24 को जारी किया गया था। OpenAI: GPT-6 Luna, OpenAI का एक टेक्स्ट मॉडल है, जिसे 2026-09-22 को जारी किया गया था। दोनों को api14 के माध्यम से एक ही chat completions शैली के इंटरफ़ेस के तहत परोसा जाता है, इसलिए इनके बीच चुनाव इस बात पर निर्भर करता है कि आपके कार्य को वास्तव में क्या चाहिए, न कि इस बात पर कि आप उन तक कैसे पहुँचते हैं।
दोनों मॉडल कॉन्टेक्स्ट के मामले में करीब हैं। DeepSeek V4 Pro 0423, 1,048,576 टोकन स्वीकार करता है और GPT-6 Luna, 1,050,000 स्वीकार करता है, जो व्यवहार में कोई महत्वपूर्ण अंतर नहीं है, इसलिए एक ही अनुरोध में आप कितना फिट कर सकते हैं, इस पर कोई भी नहीं जीतता। असली अंतर मोडैलिटी का है। DeepSeek V4 Pro 0423 टेक्स्ट लेता है और टेक्स्ट लौटाता है। GPT-6 Luna भी टेक्स्ट लेता है, लेकिन इसके अतिरिक्त इनपुट के रूप में इमेज और फ़ाइलें भी स्वीकार करता है, और फिर भी टेक्स्ट लौटाता है। यदि आपकी पाइपलाइन को किसी मॉडल को स्क्रीनशॉट, स्कैन किया गया पेज या संलग्न दस्तावेज़ देना है, तो GPT-6 Luna ही है जो इसे सीधे स्वीकार कर सकता है। पैरामीटर पर, DeepSeek V4 Pro 0423 एक व्यापक सैंपलिंग सतह प्रदान करता है, जिसमें frequency_penalty, presence_penalty, logit_bias, logprobs, top_logprobs, min_p, top_k, repetition_penalty और seed शामिल हैं, साथ ही tools, tool_choice, structured_outputs, response_format और रीज़निंग नियंत्रण भी। GPT-6 Luna में tools, tool_choice, structured_outputs, response_format, seed और रीज़निंग नियंत्रण, साथ ही एक verbosity पैरामीटर शामिल है, लेकिन logprob और penalty शैली के नॉब्स को छोड़ देता है। किसी भी मॉडल को विशिष्ट रूप से tools, structured outputs या reasoning का समर्थन करने वाला सूचीबद्ध नहीं किया गया है, इसलिए वे टाईब्रेकर नहीं हैं। कीमत पर, GPT-6 Luna इनपुट और आउटपुट दोनों के लिए सस्ता विकल्प है।
एक सीधे टेक्स्ट कार्य के लिए, जैसे लंबे दस्तावेज़ों का सारांश बनाना, संरचित फ़ील्ड निकालना, या टूल कॉल पर एक एजेंट लूप चलाना, कोई भी मॉडल काम कर देगा, और निर्णायक कारक लागत और वे सैंपलिंग नियंत्रण हैं जिन पर आप निर्भर करते हैं। यदि आप penalties, top_k, min_p या logprobs के साथ जनरेशन को ट्यून करते हैं, तो DeepSeek V4 Pro 0423 आपको वे लीवर सीधे देता है। यदि आप उच्च मात्रा वाले टेक्स्ट ट्रैफ़िक पर कम बिल चाहते हैं, तो GPT-6 Luna इनपुट और आउटपुट दोनों टोकन पर सस्ता विकल्प है। जब आपके इनपुट में कोई इमेज या फ़ाइल शामिल हो, तो GPT-6 Luna दोनों में से अकेला है जो इसे स्वीकार करता है, इसलिए वह मामला स्वयं ही तय हो जाता है।
api14 के माध्यम से किसी भी मॉडल को कॉल करना एक ही तरह से काम करता है। अपने क्लाइंट को OpenAI-संगत एंडपॉइंट पर पॉइंट करें, एक सामान्य chat completions अनुरोध भेजें, और model फ़ील्ड को "deepseek/deepseek-v4-pro" या "openai/gpt-6-luna" पर सेट करें। बाकी सब कुछ, आपका messages array, आपकी tool definitions, आपका response_format, जैसा है वैसा ही रहता है। दोनों के बीच स्विच करना model id में एक पंक्ति का बदलाव है, जो प्रतिबद्ध होने से पहले दोनों को अपने स्वयं के वर्कलोड पर बेंचमार्क करना सस्ता बनाता है।
एक मामला ऐसा है जहाँ DeepSeek V4 Pro 0423 बेहतर विकल्प बना रहता है, भले ही GPT-6 Luna सस्ता हो: जब आपको सैंपलिंग और निरीक्षण पर बारीक नियंत्रण चाहिए। penalty पैरामीटर, top_k, min_p, logit_bias और logprob आउटपुट सभी DeepSeek V4 Pro 0423 पर उपलब्ध हैं और GPT-6 Luna से अनुपस्थित हैं, इसलिए टोकन स्तर के व्यवहार को सीमित करने या मापने पर निर्भर कार्य DeepSeek मॉडल पर ही रहना चाहिए।
एक string से बदलें
दोनों मॉडल एक ही endpoint और request ढांचा इस्तेमाल करते हैं। model की वैल्यू "deepseek/deepseek-v4-pro" से "openai/gpt-6-luna" करें, prompts, streaming और tools पहले की तरह काम करते रहेंगे।
import OpenAI from "openai";
const client = new OpenAI({
baseURL: "https://api14.com/api/v1",
apiKey: process.env.API14_API_KEY,
});
const result = await client.chat.completions.create({
"model": "openai/gpt-6-luna",
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Explain vector databases in two sentences."
}
]
});
console.log(result.choices[0].message.content);
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