DeepSeek: DeepSeek V4 Pro 0423 is een tekstmodel van DeepSeek, uitgebracht op 2026-04-24. OpenAI: GPT-6 Luna is een tekstmodel van OpenAI, uitgebracht op 2026-09-22. Beide worden aangeboden via api14 onder dezelfde chat completions-interface, dus de keuze tussen hen komt neer op wat je taak daadwerkelijk nodig heeft, niet op een verschil in hoe je ze bereikt.
De twee modellen liggen dicht bij elkaar qua context. DeepSeek V4 Pro 0423 accepteert 1.048.576 tokens en GPT-6 Luna accepteert 1.050.000, wat in de praktijk geen betekenisvol verschil is, dus geen van beide wint op hoeveel je in een enkel verzoek kunt stoppen. De echte splitsing is modaliteit. DeepSeek V4 Pro 0423 neemt tekst in en geeft tekst terug. GPT-6 Luna neemt ook tekst, maar accepteert daarnaast afbeeldingen en bestanden als invoer, en geeft nog steeds tekst terug. Als je pipeline een model een screenshot, een gescande pagina of een bijgevoegd document moet geven, is GPT-6 Luna degene die het direct kan accepteren. Qua parameters biedt DeepSeek V4 Pro 0423 een breder sampling-oppervlak, waaronder frequency_penalty, presence_penalty, logit_bias, logprobs, top_logprobs, min_p, top_k, repetition_penalty en seed, naast tools, tool_choice, structured_outputs, response_format en de reasoning-besturingen. GPT-6 Luna dekt tools, tool_choice, structured_outputs, response_format, seed en de reasoning-besturingen, plus een verbosity-parameter, maar laat de logprob- en penalty-achtige knoppen weg. Geen van beide modellen wordt vermeld als uniek ondersteunend voor tools, structured outputs of reasoning, dus die zijn geen beslissende factor. Qua prijs is GPT-6 Luna de goedkopere optie voor zowel invoer als uitvoer.
Voor een eenvoudige teksttaak, zoals het samenvatten van lange documenten, het extraheren van gestructureerde velden, of het draaien van een agent-loop over tool-aanroepen, zal elk model het werk doen, en de beslissende factoren zijn kosten en de sampling-besturingen waarop je vertrouwt. Als je generatie afstemt met penalties, top_k, min_p of logprobs, geeft DeepSeek V4 Pro 0423 je die hefbomen direct. Als je een lagere rekening wilt bij hoog volume tekstverkeer, is GPT-6 Luna de goedkopere keuze voor zowel invoer- als uitvoertokens. Wanneer je invoer een afbeelding of een bestand bevat, is GPT-6 Luna de enige van de twee die het accepteert, dus dat geval beslist zichzelf.
Het aanroepen van een van beide modellen via api14 werkt hetzelfde. Richt je client op het OpenAI-compatibele endpoint, stuur een normaal chat completions-verzoek, en stel het model-veld in op "deepseek/deepseek-v4-pro" of "openai/gpt-6-luna". Al het andere, je messages-array, je tool-definities, je response_format, blijft zoals het is. Schakelen tussen de twee is een wijziging van één regel in het model-id, wat het goedkoop maakt om beide tegen je eigen workload te benchmarken voordat je je vastlegt.
Er is één geval waarin DeepSeek V4 Pro 0423 de betere keuze blijft, ook al is GPT-6 Luna goedkoper: wanneer je fijnmazige controle nodig hebt over sampling en inspectie. De penalty-parameters, top_k, min_p, logit_bias en de logprob-uitvoer zijn allemaal beschikbaar op DeepSeek V4 Pro 0423 en ontbreken bij GPT-6 Luna, dus werk dat afhangt van het beperken of meten van gedrag op tokenniveau moet bij het DeepSeek-model blijven.