DeepSeek: DeepSeek V4 Pro 0423 contra OpenAI: GPT-6 Luna
Uma comparação lado a lado entre DeepSeek: DeepSeek V4 Pro 0423 (US$ 5,60 / 1M fragmentos (≈ R$ 30,62)) e OpenAI: GPT-6 Luna (US$ 0,35 / 1M fragmentos (≈ R$ 1,91)) com preços em USD e recursos atuais do catálogo do api14. Os dois funcionam pela mesma API compatível com OpenAI.
Especificações
| DeepSeek: DeepSeek V4 Pro 0423 | OpenAI: GPT-6 Luna | |
|---|---|---|
| Provedor | DeepSeek | OpenAI |
| Entrada | US$ 5,60 / 1M fragmentos (≈ R$ 30,62) | US$ 0,35 / 1M fragmentos (≈ R$ 1,91) |
| Saída | US$ 11,20 / 1M fragmentos (≈ R$ 61,24) | US$ 1,75 / 1M fragmentos (≈ R$ 9,57) |
| Leitura de cache | US$ 0,47 / 1M fragmentos (≈ R$ 2,58) | US$ 0,04 / 1M fragmentos (≈ R$ 0,19) |
| Gravação de cache | - | US$ 0,44 / 1M fragmentos (≈ R$ 2,39) |
| Busca na web | - | US$ 35,00 / 1 mil buscas (≈ R$ 191,39) |
| Janela de contexto | 1.048.576 | 1.050.000 |
| Saída máxima | 393.216 | 128.000 |
| Entrada | text | file, image, text |
| Saída | text | text |
| chamada de ferramentas | ||
| Saída estruturada | ||
| Controle de raciocínio | ||
| Adicionado em | 24 de abr. de 2026 | 22 de set. de 2026 |
Principais diferenças
- OpenAI: GPT-6 Luna é 94% mais barato nos tokens de entrada.
- OpenAI: GPT-6 Luna é 84% mais barato nos tokens de saída.
- Uma requisição com 1.000 tokens de entrada e 500 de saída custa US$ 0,01 com DeepSeek: DeepSeek V4 Pro 0423 e US$ 0,00123 com OpenAI: GPT-6 Luna.
Em detalhe
DeepSeek: O DeepSeek V4 Pro 0423 é um modelo de texto da DeepSeek, lançado em 2026-04-24. OpenAI: O GPT-6 Luna é um modelo de texto da OpenAI, lançado em 2026-09-22. Ambos são servidos através da api14 sob a mesma interface no estilo chat completions, pelo que a escolha entre eles depende do que a sua tarefa realmente necessita e não de qualquer diferença na forma como lhes acede.
Os dois modelos estão próximos em contexto. O DeepSeek V4 Pro 0423 aceita 1.048.576 tokens e o GPT-6 Luna aceita 1.050.000, o que não é uma diferença significativa na prática, pelo que nenhum vence em quanto consegue caber num único pedido. A verdadeira divisão está na modalidade. O DeepSeek V4 Pro 0423 recebe texto e devolve texto. O GPT-6 Luna também recebe texto, mas aceita adicionalmente imagens e ficheiros como entrada, continuando a devolver texto. Se o seu pipeline precisar de entregar a um modelo uma captura de ecrã, uma página digitalizada ou um documento anexado, o GPT-6 Luna é o que o pode aceitar diretamente. Em parâmetros, o DeepSeek V4 Pro 0423 expõe uma superfície de amostragem mais ampla, incluindo frequency_penalty, presence_penalty, logit_bias, logprobs, top_logprobs, min_p, top_k, repetition_penalty e seed, a par de tools, tool_choice, structured_outputs, response_format e os controlos de raciocínio. O GPT-6 Luna cobre tools, tool_choice, structured_outputs, response_format, seed e os controlos de raciocínio, mais um parâmetro verbosity, mas deixa de fora os botões de logprob e do estilo de penalização. Nenhum dos modelos está listado como suportando exclusivamente tools, structured outputs ou raciocínio, pelo que esses não são fatores de desempate. Em preço, o GPT-6 Luna é a opção mais barata tanto para entrada como para saída.
Para uma tarefa de texto simples, como resumir documentos longos, extrair campos estruturados ou executar um ciclo de agente sobre chamadas de ferramentas, qualquer um dos modelos fará o trabalho, e os fatores decisivos são o custo e os controlos de amostragem em que confia. Se ajusta a geração com penalizações, top_k, min_p ou logprobs, o DeepSeek V4 Pro 0423 dá-lhe essas alavancas diretamente. Se quer uma fatura mais baixa em tráfego de texto de elevado volume, o GPT-6 Luna é a escolha mais barata tanto em tokens de entrada como de saída. Quando a sua entrada inclui uma imagem ou um ficheiro, o GPT-6 Luna é o único dos dois que o aceita, pelo que esse caso decide-se por si.
Chamar qualquer um dos modelos através da api14 funciona da mesma forma. Aponte o seu cliente para o endpoint compatível com OpenAI, envie um pedido normal de chat completions e defina o campo model como "deepseek/deepseek-v4-pro" ou "openai/gpt-6-luna". Tudo o resto, o seu array de messages, as suas definições de tools, o seu response_format, fica como está. Alternar entre os dois é uma alteração de uma linha ao id do modelo, o que torna barato testar ambos contra a sua própria carga de trabalho antes de se comprometer.
Há um caso em que o DeepSeek V4 Pro 0423 continua a ser a melhor escolha apesar de o GPT-6 Luna ser mais barato: quando precisa de controlo fino sobre a amostragem e a inspeção. Os parâmetros de penalização, top_k, min_p, logit_bias e as saídas de logprob estão todos disponíveis no DeepSeek V4 Pro 0423 e ausentes no GPT-6 Luna, pelo que o trabalho que depende de restringir ou medir o comportamento ao nível do token deve ficar no modelo DeepSeek.
Troque com uma string
Os dois modelos usam o mesmo endpoint e o mesmo formato de requisição. Mude o valor de model de "deepseek/deepseek-v4-pro" para "openai/gpt-6-luna", prompts, streaming e ferramentas continuam funcionando.
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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