DeepSeek: DeepSeek V4 Pro 0423 kontra OpenAI: GPT-6 Luna
Porównanie DeepSeek: DeepSeek V4 Pro 0423 (5,60 USD / 1M tokenów (≈ 21,94 zł)) i OpenAI: GPT-6 Luna (0,35 USD / 1M tokenów (≈ 1,37 zł)) obok siebie na podstawie aktualnych cen w USD i możliwości z katalogu api14. Oba działają przez to samo API zgodne z OpenAI.
Specyfikacja
| DeepSeek: DeepSeek V4 Pro 0423 | OpenAI: GPT-6 Luna | |
|---|---|---|
| Dostawca | DeepSeek | OpenAI |
| Wejście | 5,60 USD / 1M tokenów (≈ 21,94 zł) | 0,35 USD / 1M tokenów (≈ 1,37 zł) |
| Wyjście | 11,20 USD / 1M tokenów (≈ 43,88 zł) | 1,75 USD / 1M tokenów (≈ 6,86 zł) |
| Odczyt z cache | 0,47 USD / 1M tokenów (≈ 1,85 zł) | 0,04 USD / 1M tokenów (≈ 0,14 zł) |
| Zapis do cache | - | 0,44 USD / 1M tokenów (≈ 1,71 zł) |
| Wyszukiwanie w sieci | - | 35,00 USD / 1K wyszukiwań (≈ 137,13 zł) |
| Okno kontekstu | 1 048 576 | 1 050 000 |
| Maks. wyjście | 393 216 | 128 000 |
| Wejście | text | file, image, text |
| Wyjście | text | text |
| Wywołania narzędzi | ||
| Ustrukturyzowane wyjście | ||
| Sterowanie rozumowaniem | ||
| Dodano | 24 kwi 2026 | 22 wrz 2026 |
Najważniejsze różnice
- OpenAI: GPT-6 Luna jest o 94% tańszy na tokenach wejściowych.
- OpenAI: GPT-6 Luna jest o 84% tańszy na tokenach wyjściowych.
- Żądanie z 1000 tokenów wejściowych i 500 wyjściowych kosztuje 0,01 USD z DeepSeek: DeepSeek V4 Pro 0423 i 0,00123 USD z OpenAI: GPT-6 Luna.
Szczegółowo
DeepSeek: DeepSeek V4 Pro 0423 to model tekstowy od DeepSeek, wydany 2026-04-24. OpenAI: GPT-6 Luna to model tekstowy od OpenAI, wydany 2026-09-22. Oba są udostępniane przez api14 w ramach tego samego interfejsu w stylu chat completions, więc wybór między nimi sprowadza się do tego, czego faktycznie wymaga Twoje zadanie, a nie do jakiejkolwiek różnicy w sposobie, w jaki do nich docierasz.
Oba modele są zbliżone pod względem kontekstu. DeepSeek V4 Pro 0423 przyjmuje 1,048,576 tokenów, a GPT-6 Luna przyjmuje 1,050,000, co w praktyce nie jest istotną różnicą, więc żaden nie wygrywa pod względem tego, ile możesz zmieścić w pojedynczym żądaniu. Prawdziwy podział dotyczy modalności. DeepSeek V4 Pro 0423 przyjmuje tekst i zwraca tekst. GPT-6 Luna również przyjmuje tekst, ale dodatkowo akceptuje obrazy i pliki jako dane wejściowe, nadal zwracając tekst. Jeśli Twój potok musi przekazać modelowi zrzut ekranu, zeskanowaną stronę lub załączony dokument, GPT-6 Luna jest tym, który może je przyjąć bezpośrednio. Jeśli chodzi o parametry, DeepSeek V4 Pro 0423 udostępnia szerszą powierzchnię próbkowania, w tym frequency_penalty, presence_penalty, logit_bias, logprobs, top_logprobs, min_p, top_k, repetition_penalty i seed, obok tools, tool_choice, structured_outputs, response_format oraz kontrole rozumowania. GPT-6 Luna obejmuje tools, tool_choice, structured_outputs, response_format, seed oraz kontrole rozumowania, a dodatkowo parametr verbosity, ale pomija pokrętła w stylu logprob i kar. Żaden model nie jest wymieniony jako wyłącznie obsługujący tools, structured outputs lub reasoning, więc nie są to czynniki rozstrzygające. Jeśli chodzi o cenę, GPT-6 Luna jest tańszą opcją zarówno dla danych wejściowych, jak i wyjściowych.
W przypadku prostego zadania tekstowego, takiego jak streszczanie długich dokumentów, wyodrębnianie ustrukturyzowanych pól lub uruchamianie pętli agenta po wywołaniach narzędzi, każdy z modeli wykona zadanie, a czynnikami decydującymi są koszt i kontrole próbkowania, na których polegasz. Jeśli dostrajasz generowanie za pomocą kar, top_k, min_p lub logprobs, DeepSeek V4 Pro 0423 daje Ci te dźwignie bezpośrednio. Jeśli chcesz niższego rachunku przy dużym ruchu tekstowym, GPT-6 Luna jest tańszym wyborem zarówno dla tokenów wejściowych, jak i wyjściowych. Gdy Twoje dane wejściowe zawierają obraz lub plik, GPT-6 Luna jest jedynym z dwóch, który je akceptuje, więc ten przypadek rozstrzyga się sam.
Wywoływanie któregokolwiek z modeli przez api14 działa w ten sam sposób. Skieruj swojego klienta na endpoint zgodny z OpenAI, wyślij zwykłe żądanie chat completions i ustaw pole model na "deepseek/deepseek-v4-pro" lub "openai/gpt-6-luna". Wszystko inne, Twoja tablica messages, definicje narzędzi, response_format, pozostaje bez zmian. Przełączanie między nimi to zmiana identyfikatora modelu w jednej linii, co sprawia, że testowanie obu względem własnego obciążenia przed podjęciem decyzji jest tanie.
Jest jeden przypadek, w którym DeepSeek V4 Pro 0423 pozostaje lepszym wyborem, mimo że GPT-6 Luna jest tańsza: gdy potrzebujesz precyzyjnej kontroli nad próbkowaniem i inspekcją. Parametry kar, top_k, min_p, logit_bias oraz wyjścia logprob są wszystkie dostępne w DeepSeek V4 Pro 0423 i nieobecne w GPT-6 Luna, więc praca, która zależy od ograniczania lub mierzenia zachowania na poziomie tokenów, powinna pozostać na modelu DeepSeek.
Zmień jednym ciągiem znaków
Oba modele używają tego samego endpointu i tej samej struktury żądania. Zmień wartość model z "deepseek/deepseek-v4-pro" na "openai/gpt-6-luna", prompty, streaming i narzędzia działają dalej.
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);
Więcej porównań
- LiquidAI: LFM3-1.7B kontra Ricursive: Ripple 65B Preview
- LiquidAI: LFM3-1.7B kontra Crouton Alpha
- LiquidAI: LFM3-1.7B kontra Tencent: Hy4
- LiquidAI: LFM3-1.7B kontra Z.ai: GLM 5.3 FlashX Legal
- Ricursive: Ripple 65B Preview kontra Crouton Alpha
- Ricursive: Ripple 65B Preview kontra Tencent: Hy4
- Ricursive: Ripple 65B Preview kontra Z.ai: GLM 5.3 FlashX Legal
- Crouton Alpha kontra Tencent: Hy4