DeepSeek: DeepSeek V4 Pro 0423 è un modello testuale di DeepSeek, rilasciato il 2026-04-24. OpenAI: GPT-6 Luna è un modello testuale di OpenAI, rilasciato il 2026-09-22. Entrambi sono serviti tramite api14 con la stessa interfaccia in stile chat completions, quindi la scelta tra i due dipende da ciò di cui il tuo compito ha effettivamente bisogno, non da una differenza nel modo in cui li raggiungi.
I due modelli sono vicini sul contesto. DeepSeek V4 Pro 0423 accetta 1.048.576 token e GPT-6 Luna ne accetta 1.050.000, il che in pratica non è una differenza significativa, quindi nessuno dei due vince su quanto puoi inserire in una singola richiesta. La vera divisione è la modalità. DeepSeek V4 Pro 0423 riceve testo e restituisce testo. GPT-6 Luna riceve anch'esso testo, ma accetta inoltre immagini e file come input, restituendo comunque testo. Se la tua pipeline deve passare a un modello uno screenshot, una pagina scansionata o un documento allegato, GPT-6 Luna è quello che può accettarlo direttamente. Sui parametri, DeepSeek V4 Pro 0423 espone una superficie di campionamento più ampia, inclusi frequency_penalty, presence_penalty, logit_bias, logprobs, top_logprobs, min_p, top_k, repetition_penalty e seed, insieme a tools, tool_choice, structured_outputs, response_format e ai controlli di reasoning. GPT-6 Luna copre tools, tool_choice, structured_outputs, response_format, seed e i controlli di reasoning, più un parametro verbosity, ma lascia fuori le manopole in stile logprob e penalty. Nessuno dei due modelli è elencato come l'unico a supportare tools, structured outputs o reasoning, quindi questi non sono fattori decisivi. Sul prezzo, GPT-6 Luna è l'opzione più economica sia per input che per output.
Per un compito testuale semplice, come riassumere documenti lunghi, estrarre campi strutturati o eseguire un ciclo di agente su chiamate di tool, entrambi i modelli faranno il lavoro, e i fattori decisivi sono il costo e i controlli di campionamento su cui fai affidamento. Se regoli la generazione con penalty, top_k, min_p o logprobs, DeepSeek V4 Pro 0423 ti offre direttamente queste leve. Se vuoi una bolletta più bassa su traffico testuale ad alto volume, GPT-6 Luna è la scelta più economica sia sui token di input che su quelli di output. Quando il tuo input include un'immagine o un file, GPT-6 Luna è l'unico dei due che lo accetta, quindi quel caso si decide da sé.
Chiamare l'uno o l'altro modello tramite api14 funziona allo stesso modo. Punta il tuo client all'endpoint compatibile con OpenAI, invia una normale richiesta di chat completions e imposta il campo model su "deepseek/deepseek-v4-pro" o "openai/gpt-6-luna". Tutto il resto, il tuo array messages, le tue definizioni di tool, il tuo response_format, resta com'è. Passare dall'uno all'altro è una modifica di una riga all'id del modello, il che rende economico testare entrambi sul tuo carico di lavoro prima di impegnarti.
C'è un caso in cui DeepSeek V4 Pro 0423 rimane la scelta migliore anche se GPT-6 Luna è più economico: quando hai bisogno di un controllo granulare sul campionamento e sull'ispezione. I parametri di penalty, top_k, min_p, logit_bias e gli output logprob sono tutti disponibili su DeepSeek V4 Pro 0423 e assenti da GPT-6 Luna, quindi il lavoro che dipende dal vincolare o misurare il comportamento a livello di token dovrebbe restare sul modello DeepSeek.