DeepSeek: DeepSeek V4 Pro 0423 mot OpenAI: GPT-6 Luna
En jämförelse sida vid sida av DeepSeek: DeepSeek V4 Pro 0423 (5,60 US$ / 1M textdelar (≈ 54,86 kr)) och OpenAI: GPT-6 Luna (0,35 US$ / 1M textdelar (≈ 3,43 kr)) med aktuella USD-priser och funktioner från api14-katalogen. Båda körs via samma OpenAI-kompatibla API.
Specifikationer
| DeepSeek: DeepSeek V4 Pro 0423 | OpenAI: GPT-6 Luna | |
|---|---|---|
| Leverantör | DeepSeek | OpenAI |
| Indata | 5,60 US$ / 1M textdelar (≈ 54,86 kr) | 0,35 US$ / 1M textdelar (≈ 3,43 kr) |
| Utdata | 11,20 US$ / 1M textdelar (≈ 109,72 kr) | 1,75 US$ / 1M textdelar (≈ 17,14 kr) |
| Cacheläsning | 0,47 US$ / 1M textdelar (≈ 4,63 kr) | 0,04 US$ / 1M textdelar (≈ 0,34 kr) |
| Cacheskrivning | - | 0,44 US$ / 1M textdelar (≈ 4,29 kr) |
| Webbsökning | - | 35,00 US$ / 1K sökningar (≈ 342,87 kr) |
| Kontextfönster | 1 048 576 | 1 050 000 |
| Max utdata | 393 216 | 128 000 |
| Indata | text | file, image, text |
| Utdata | text | text |
| Verktygsanrop | ||
| Strukturerad utdata | ||
| Styrning av resonemang | ||
| Tillagd | 24 apr. 2026 | 22 sep. 2026 |
Viktiga skillnader
- OpenAI: GPT-6 Luna är 94% billigare på indata-tokens.
- OpenAI: GPT-6 Luna är 84% billigare på utdata-tokens.
- Ett anrop med 1 000 indata- och 500 utdata-tokens kostar 0,01 US$ med DeepSeek: DeepSeek V4 Pro 0423 och 0,00123 US$ med OpenAI: GPT-6 Luna.
Mer i detalj
DeepSeek: DeepSeek V4 Pro 0423 är en textmodell från DeepSeek, släppt 2026-04-24. OpenAI: GPT-6 Luna är en textmodell från OpenAI, släppt 2026-09-22. Båda tillhandahålls via api14 under samma chat completions-liknande gränssnitt, så valet mellan dem handlar om vad din uppgift faktiskt behöver, inte om någon skillnad i hur du når dem.
De två modellerna ligger nära varandra i kontext. DeepSeek V4 Pro 0423 tar emot 1 048 576 tokens och GPT-6 Luna tar emot 1 050 000, vilket inte är en meningsfull skillnad i praktiken, så ingen av dem vinner på hur mycket du kan få plats med i en enskild begäran. Den verkliga skillnaden är modalitet. DeepSeek V4 Pro 0423 tar emot text och returnerar text. GPT-6 Luna tar också emot text, men accepterar dessutom bilder och filer som indata, och returnerar fortfarande text. Om din pipeline behöver ge en modell en skärmbild, en skannad sida eller ett bifogat dokument, är GPT-6 Luna den som kan ta emot det direkt. När det gäller parametrar exponerar DeepSeek V4 Pro 0423 en bredare samplingsyta, inklusive frequency_penalty, presence_penalty, logit_bias, logprobs, top_logprobs, min_p, top_k, repetition_penalty och seed, tillsammans med tools, tool_choice, structured_outputs, response_format och resonemangskontrollerna. GPT-6 Luna täcker tools, tool_choice, structured_outputs, response_format, seed och resonemangskontrollerna, plus en verbosity-parameter, men utelämnar logprob- och straffliknande reglage. Ingen av modellerna listas som ensam om att stödja tools, strukturerade utdata eller resonemang, så dessa är inte avgörande. Priset: GPT-6 Luna är det billigare alternativet för både indata och utdata.
För en enkel textuppgift, som att sammanfatta långa dokument, extrahera strukturerade fält eller köra en agentloop över verktygsanrop, duger endera modellen, och de avgörande faktorerna är kostnad och de samplingskontroller du förlitar dig på. Om du finjusterar genereringen med straff, top_k, min_p eller logprobs, ger DeepSeek V4 Pro 0423 dig dessa reglage direkt. Om du vill ha en lägre räkning för texttrafik med hög volym, är GPT-6 Luna det billigare valet för både indata- och utdatatokens. När din indata innehåller en bild eller en fil, är GPT-6 Luna den enda av de två som accepterar det, så det fallet avgör sig självt.
Att anropa endera modellen via api14 fungerar på samma sätt. Rikta din klient mot den OpenAI-kompatibla slutpunkten, skicka en vanlig chat completions-begäran och ställ in modellfältet till "deepseek/deepseek-v4-pro" eller "openai/gpt-6-luna". Allt annat, din messages-array, dina verktygsdefinitioner, din response_format, förblir som det är. Att växla mellan de två är en enradsändring av modell-id:t, vilket gör det billigt att benchmarka båda mot din egen arbetsbelastning innan du bestämmer dig.
Det finns ett fall där DeepSeek V4 Pro 0423 fortfarande är det bättre valet även om GPT-6 Luna är billigare: när du behöver finmaskig kontroll över sampling och inspektion. Straffparametrarna, top_k, min_p, logit_bias och logprob-utdata finns alla tillgängliga på DeepSeek V4 Pro 0423 och saknas i GPT-6 Luna, så arbete som är beroende av att begränsa eller mäta beteende på tokennivå bör stanna på DeepSeek-modellen.
Byt med en sträng
Båda modellerna använder samma endpoint och anropsformat. Ändra model-värdet från "deepseek/deepseek-v4-pro" till "openai/gpt-6-luna", promptar, streaming och verktyg fortsätter att fungera.
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);
Fler jämförelser
- LiquidAI: LFM3-1.7B mot Ricursive: Ripple 65B Preview
- LiquidAI: LFM3-1.7B mot Crouton Alpha
- LiquidAI: LFM3-1.7B mot Tencent: Hy4
- LiquidAI: LFM3-1.7B mot Z.ai: GLM 5.3 FlashX Legal
- Ricursive: Ripple 65B Preview mot Crouton Alpha
- Ricursive: Ripple 65B Preview mot Tencent: Hy4
- Ricursive: Ripple 65B Preview mot Z.ai: GLM 5.3 FlashX Legal
- Crouton Alpha mot Tencent: Hy4