DeepSeek V4 Pro 0813 对比 GPT-5.6 Sol：按任务决定先测谁

先给结论：如果工作负载以文本为主、预算敏感，或需要低成本扩大回归样本，先测 DeepSeek V4 Pro 0813；如果图像输入是硬要求，先测 GPT-5.6 Sol；如果一次错误会触发高额返工、合规风险或人工复核，不要预判赢家，先让两者跑同一组小样本，再决定扩大哪一边。

这里的“先测”只决定测试顺序，不等于“已经证明更好”。截至 2026 年 8 月 13 日，没有找到这两个当前版本在同一供应方条件、推理强度、任务集、重复次数和计价口径下的可复现横评。最稳妥的选择方式，是先按模态、预算和部署条件缩小范围，再用真实任务计算“每个通过任务的成本”。

先把比较对象对准

这不是泛指整个 GPT-5.6 家族与整个 DeepSeek V4 家族的比较。

• OpenAI 官方文档将 gpt-5.6 别名指向 GPT-5.6 Sol。Luna 和 Terra 是不同层级，不能拿它们的价格或表现代替 Sol。
• DeepSeek 官方模型表将 API 名 deepseek-v4-pro 映射到 DeepSeek-V4-Pro-0813。V4 Flash 是另一条低价路线，不能混进本次结论。

因此，下面比较的是 GPT-5.6 Sol 与 API 提供的 DeepSeek-V4-Pro-0813。公开权重是否与 API 版本逐字节、逐行为一致，目前没有足够的第一方证据；自托管场景需要另做验证。

哪些条件可以直接决定先测谁

如果你的任务同时满足多项条件，不要把表格当投票器。例如，“有图片且调用量大”意味着 Sol 满足模态硬要求，但你仍应先测较小样本，并把图片预处理、输出长度和人工复核都算入总成本。

官方参数差异，真正影响的是这些决定

这些是接口和规格事实，不是质量排名。1M 上下文不保证模型能在百万 token 中稳定找到关键证据，384K 最大输出也不代表真实业务应该生成如此长的答案。真正应测试的是：在你的输入分布中，模型能否稳定返回可接受结果。

价格差距很大，但 DeepSeek 的价格即将变化

以下均为厂商公开的美元 API 标价，不含税、网关加价、付款限制和人工复核成本。

GPT-5.6 Sol

OpenAI 在 2026 年 8 月 13 日列出的每百万 token 标准价格为：

• 输入：5 美元
• 缓存输入：0.50 美元
• 输出：30 美元

当输入超过 272K token 时，整个请求按 2 倍输入价和 1.5 倍输出价计费。超长上下文任务若忽略这一档位，预算会被系统性低估。

DeepSeek V4 Pro 0813

DeepSeek 在 2026 年 8 月 13 日列出的每百万 token 价格为：

• 缓存命中输入：0.003625 美元
• 缓存未命中输入：0.435 美元
• 输出：0.87 美元

这组价格具有很强的时效性。官方已经公布自 2026 年 8 月 16 日 16:00 UTC(北京时间 8 月 17 日 00:00) 起实施峰谷价：低谷期缓存命中、未命中输入、输出分别为 0.022、0.66、1.98 美元；高峰期分别为 0.044、1.32、3.96 美元。高峰时段为 01:00–04:00 和 06:00–10:00 UTC，换算为北京时间分别是 09:00–12:00 和 14:00–18:00。

因此，本文只能说明 8 月 13 日的价格和已公告的新价，不能替你确认生效后的实际账单。上线前应重新打开官方价格页核验时段、币种与账户条件。

不要只算 token 单价，要算每个通过任务的成本

低价模型如果需要更多重试、更多人工修复，最终可能并不便宜；高价模型若一次通过率更高，也可能降低总成本。用下面的口径比较：

text
单次模型成本
= 缓存未命中输入 token × 输入单价
+ 缓存命中输入 token × 缓存单价
+ 输出 token × 输出单价

每个通过任务的成本
=（全部模型调用成本 + 人工复核成本 + 重试成本）÷ 通过任务数

举例说，同一批 100 个编码任务不能只比较 API 账单。还要记录首次通过数、重试次数、人工修复分钟数、工具调用失败和不可接受错误。这样得到的才是部署决策所需的成本，而不是营销页上的最低单价。

缓存命中率也必须用你自己的流量测量。把所有输入都按缓存价估算，或者完全忽略可复用前缀，都会让两边的成本比较失真。

第三方分数只能告诉你“值得测什么”

Artificial Analysis 在其公开比较中，以 DeepSeek V4 Pro 0813 Max Effort 对 GPT-5.6 Sol high，报告的 Intelligence Index 为 53 对 57；其 7:2:1 缓存/输入/输出混合价格为 0.18 对 4.35 美元，输出速度约为 83 对 56 token/s，首 token 时间约为 1.63 对 19.28 秒。

这些数据可以形成两个待验证假设：在高失败代价任务中先给 Sol 一个小样本名额，在成本和吞吐敏感任务中优先扩大 DeepSeek 样本。但它们不能直接推出：

• Sol 一定更会写中文、写代码或跑 Agent；
• DeepSeek 在你的供应商、地区和并发条件下一定更快；
• 53 与 57 的差距能覆盖你的具体任务；
• 两边的推理强度和价格口径完全等价。

把第三方结果当作实验设计输入，而不是最终采购结论。

用 30 个真实任务完成首轮验证

无需先建一个庞大的 benchmark。挑选 30 个能够代表真实流量、且你已经知道什么叫“合格”的任务，通常足以发现明显不合适的候选；它不是统计充分性的保证，也不替代上线前的回归测试。可以先分成 18 个常规任务、6 个边界任务和 6 个高失败代价任务，再按真实流量调整比例。

1. 固定版本与配置。 记录模型 ID、日期、推理强度、温度、最大输出、工具定义、系统提示词和供应商。保存响应中的实际模型标识，不要让 gpt-5.6 别名在测试后发生无记录变化。
2. 覆盖真实难度。 至少包含常规任务、边界任务和高失败代价任务；长上下文、图片、工具调用只在业务真的使用时加入。
3. 先定义通过标准。 例如测试全过、引用可核验、JSON schema 有效、工具调用顺序正确，或人工复核不超过 3 分钟。看完答案后再定标准会引入偏差。
4. 盲评并重复。 隐去模型名；对随机性明显的任务至少重复 3 次。分别记录首次通过、修复后通过和彻底失败。
5. 同时记录质量与成本。 保存 token、延迟、重试、错误、人工分钟和最终通过状态，最后计算每个通过任务成本。
6. 设置停止条件。 若某模型触碰安全、格式或正确性硬门槛，停止扩大该模型的流量并保留失败样本；若两者都通过，再依据通过率、每个通过任务成本、尾延迟和运维复杂度选择。

测试期间不要一边调提示词、一边只给其中一个模型更多上下文或更高推理强度。若必须分别优化，先完成同条件基线，再记录每个模型的独立优化轮次与额外成本。

选择建议：把“首测”与“上线”分开

文本为主、成本敏感：先测 DeepSeek V4 Pro 0813。 它的官方 API 标价为扩大样本提供了明显空间，最大输出也更高。上线前重新核验 8 月 16 日后的价格，并确认你的账户、网络、并发和数据要求。

图像输入是硬要求：先测 GPT-5.6 Sol。 当前官方资料明确支持图像输入，而本文证据不足以确认 DeepSeek 这一能力。这个建议来自接口边界，不等于 Sol 的图片理解已经在你的任务中获胜。

错误代价高：让两者先跑同一组小样本。 如果必须决定调用顺序，可以先验证 Sol，但这是由第三方综合指标提出的测试假设，不是质量结论。若两者都过硬门槛，再比较通过率与每个通过任务成本；只有这时，DeepSeek 的低标价才可能转化为业务优势。

必须自托管：暂时不要把 API 对比当部署结论。 公开权重与 API 服务的等同性尚未确认。你需要重新核对模型卡、许可证、硬件、推理框架、量化影响和本地实测。

最终答案不是“谁的参数表更漂亮”，而是：先用模态、部署和预算硬条件决定测试入口，再让两者接受同一套验收；谁能越过质量门槛，并以更低的每个通过任务成本稳定交付，谁才适合进入下一阶段。

来源与仍需自行确认的条件

• OpenAI：GPT-5.6 Sol 模型文档
• DeepSeek：V4 Pro 更新记录
• DeepSeek：模型规格与价格
• Artificial Analysis：GPT-5.6 Sol 与 DeepSeek V4 Pro 比较

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