GPT-6 Sol vs DeepSeek V4 Pro : un écart de douze points d’indice pour quatre fois le prix

Voici l'arithmétique que personne ne met sur une page de lancement. DeepSeek V4 Pro obtient 36 à l'Intelligence Index d'Artificial Analysis. GPT-6 Sol obtient 48. GPT-6 Sol coûte 2,00 $ par million de tokens d'entrée et 10,00 $ par million de tokens de sortie. DeepSeek V4 Pro coûte 1,32 $ et 3,96 $ sur le même classement — et sa propre grille tarifaire publiée, une fois convertie, revient à environ 0,42 $ et 0,87 $. Ainsi, l'écart de douze points entre GPT-6 Sol et DeepSeek V4 Pro s'achète à un prix situé entre une fois et demie et quatre fois, selon la grille tarifaire que l'on consulte, et le modèle du côté le moins cher est celui que l'on peut télécharger et exécuter soi-même.

C'est là toute la décision, et elle est vraiment plus serrée que ne le laisse penser le tableau des scores. DeepSeek V4 Pro est sorti le 13 août 2026 en tant que modèle de mélange d'experts sous licence MIT, avec 1,6 billion de paramètres au total et 49 milliards actifs par token. GPT-6 Sol est sorti le 22 septembre 2026 en tant que modèle frontière à poids fermés, à la moitié du prix de son propre prédécesseur. L'un est un produit standard que vous pouvez héberger ; l'autre est une capacité que vous louez. Les deux disposent d'une fenêtre de contexte d'un million de tokens. Les deux sont des modèles de raisonnement. Aucun des deux n'est manifestement un mauvais achat.

Le nombre qui décide de cela

Commencez par le point sur lequel les deux fournisseurs s'accordent : le contexte. DeepSeek V4 Pro dispose d'une fenêtre de contexte de 1 M avec une sortie maximale de 384 K. GPT-6 Sol est répertorié à 872 000 tokens par Artificial Analysis, contre un plafond de 1,05 M, avec une limite de sortie de 128 K ailleurs dans les documents d'OpenAI. DeepSeek vous offre trois fois plus de marge de sortie et une fenêtre d'entrée comparable.

Puis, la chose que seul l’un des deux possède : une falaise de re-tarification liée au contexte long. Les tarifs de 2 $/10 $ de GPT-6 Sol tiennent en dessous de 272 000 jetons d’entrée. Au-delà, l’ensemble de la requête est re-tarifé — l’entrée double à peu près pour passer à 4 $, et la sortie augmente de moitié pour atteindre environ 15 $. DeepSeek V4 Pro n’a pas d’équivalent ; ses tarifs publiés s’appliquent sur toute la fenêtre, avec un barème heures pleines/heures creuses introduit le 17 août, qui fait varier le prix selon le moment de la journée plutôt que selon la longueur du contexte.

Réunissez ces éléments et la comparaison s’inverse dans le haut de gamme. Une requête DeepSeek V4 Pro transportant 400 K tokens de contexte coûte son tarif normal. La même requête sur GPT-6 Sol coûte environ le double du tarif affiché. Si votre charge de travail repose par nature sur de longs contextes — analyse de documents, agents sur de grands dépôts, raisonnement sur des transcriptions étendues — l’écart de prix effectif entre ces deux modèles est bien plus large que ne le suggèrent 2 $ contre 1,32 $.

Où DeepSeek V4 Pro est véritablement compétitif

Les résultats de DeepSeek en matière d'agentique et de codage ne sont pas un compromis budgétaire. D'après les chiffres publiés par le fournisseur :

• Terminal-Bench 2.1 — DeepSeek V4 Pro 87.9

• Toolathlon-Verified — DeepSeek V4 Pro 74.1

• DeepSWE — DeepSeek V4 Pro 62,7

• SWE-bench Verified — DeepSeek V4 Pro 80.6

• Indice d’intelligence AA — DeepSeek V4 Pro 36, classé 8e sur 114 modèles mesurés

• Vitesse de sortie — DeepSeek V4 Pro 67,8 tokens/s

• Licence — MIT, poids ouverts, auto-hébergeable

Le classement Index mérite qu’on y regarde à deux fois. Avec trente-six points, DeepSeek V4 Pro se classe huitième sur 114 modèles du tableau, ce qui est une position solide pour un modèle dont les poids sont téléchargeables et qui est sous licence MIT. L’écart avec GPT-6 Sol est réel, mais c’est un écart entre « très bon » et « de pointe », pas entre « utilisable » et « non utilisable ».

La licence MIT est l'élément qui n'a pas d'équivalent chez GPT-6 Sol. Si votre contrainte est la résidence des données, un déploiement en environnement isolé (air-gapped), un coût par token qui tend vers zéro à forte utilisation, ou simplement le fait de ne pas vouloir qu'une dépréciation de fournisseur se transforme en événement de migration, DeepSeek V4 Pro est le seul des deux à répondre à la question. GPT-6 Sol est uniquement disponible via API et le restera.

Là où GPT-6 Sol se détache

Douze points d’Index constituent une large marge à cette extrémité du tableau. GPT-6 Sol se classe 18e sur 212 modèles mesurés, contre DeepSeek qui se classe 8e sur 114, et il atteint cette position avec un ensemble de résultats agentiques publiés par le fournisseur que DeepSeek ne conteste pas :

• AutomationBench — GPT-6 Sol 33,2 % à 0,27 $ par tâche

• Agents' Last Exam — GPT-6 Sol 56,4 %

• DeepSWE v1.1 — GPT-6 Sol 68,8 %

• OSWorld 2.0 — GPT-6 Sol 60,5 %

• Vitesse de sortie — GPT-6 Sol 104,4 tokens/sec, contre 67,8 pour DeepSeek V4 Pro

Ces chiffres sont rapportés par les fournisseurs et OpenAI a fait tourner son propre harnais d’évaluation : considérez-les donc comme des affirmations plutôt que comme des mesures. Deux réserves méritent d’être retenues. OpenAI a utilisé, dans plusieurs lignes, les scores publiés de concurrents au lieu de relancer le modèle du concurrent, et le point de son graphique Agents' Last Exam pour Claude Fable 5.1 exclut les replis vers Opus 5 qui se sont déclenchés sur environ 40 % des tâches. Aucune des deux réserves ne concerne directement la comparaison avec DeepSeek, mais elles justifient de prendre tout le tableau avec des pincettes.

L’analyse indépendante est plus mesurée que celle de l’un ou l’autre des fournisseurs. Artificial Analysis a constaté que GPT-6 Sol réduit à peu près de moitié le coût par tâche par rapport à GPT-5.6 Sol, tout en produisant un mélange de gains et de régressions — y compris des régressions sur GDPval-AA v2.1. Un modèle qui troque des capacités à certains endroits contre une forte réduction des coûts est un modèle qui change ce que vous pouvez vous permettre d’exécuter, et non un modèle qui relève le plafond partout.

Et le profil de latence de GPT-6 Sol est un véritable handicap. Le temps avant le premier token est de 107,18 secondes, contre une médiane du classement de 3,87. C’est le premier token le plus lent du classement, et de loin. DeepSeek V4 Pro n’est pas non plus un modèle rapide, mais il n’est pas dans cette catégorie, et pour toute interface interactive, la différence est rédhibitoire dans un seul sens.

Poids ouverts contre frontière louée

C’est la dimension où les deux modèles ne sont pas vraiment en concurrence. DeepSeek V4 Pro est un MoE de 1,6 T de paramètres avec 49 milliards de paramètres actifs, sous licence MIT, téléchargeable. Cela implique un coût fixe qui s’amortit jusqu’à devenir négligeable à grande échelle, un déploiement que vous contrôlez et un modèle que l’on ne peut pas rendre obsolète dans votre dos. Cela signifie aussi que vous assumez la stack de serving, la facture GPU et chaque régression.

GPT-6 Sol est le pari inverse. Vous payez au token pour toujours, vous obtenez des capacités de pointe sans posséder de matériel, et OpenAI peut modifier le prix, la grille tarifaire ou la disponibilité avec un article de blog — comme elle l’a fait le 22 septembre en divisant par deux le prix de son propre modèle phare. Il n’existe aucune version de GPT-6 Sol que vous puissiez épingler.

La bonne façon de voir les choses n’est pas « lequel est meilleur » mais « quel risque préférez-vous ». Le risque fournisseur face au risque opérationnel. Pour une startup sans équipe d’infrastructure et avec un trafic volatil, l’API est de toute évidence le bon choix. Pour une organisation qui dispose déjà d’une capacité GPU, d’un périmètre de conformité, ou d’une charge de travail dont le volume rend la tarification au token absurde, les poids ouverts l’emportent pour des raisons purement économiques, et douze points Index représentent un prix qui vaut la peine d’être payé.

Si vous voulez arrêter de choisir

Il existe une version de cette décision qui ne nécessite aucun engagement. DeepSeek V4 Pro est disponible sur OrcaRouter au prix catalogue de DeepSeek, avec le modèle de répercussion qui signifie qu'une modification des tarifs de DeepSeek — y compris la grille heures pleines / heures creuses — est répercutée de notre côté le jour même plutôt qu'après une renégociation par un revendeur. GPT-6 Sol ne figure pas dans notre catalogue au moment où nous écrivons ; il est accessible via l'API d'OpenAI, donc une route qui couvre les deux implique une clé pour DeepSeek V4 Pro et une intégration directe pour OpenAI.

Cette séparation vaut la peine d’être faite pour une raison précise : ces deux modèles échouent différemment. Un déploiement à poids ouverts échoue quand votre matériel tombe en panne ; une API échoue quand le fournisseur tombe en panne. Le basculement automatique entre fournisseurs est ce qui transforme ces défaillances en un après-midi dégradé plutôt qu’en une panne, et pouvoir déplacer une route entre un modèle bon marché à haut débit et un modèle coûteux et prudent en modifiant une configuration plutôt qu’un chemin de code, c’est ce qui vous permet de suivre la courbe des prix au lieu de parier sur elle.

Qui devrait choisir quoi

Choisissez DeepSeek V4 Pro si vous disposez d'une infrastructure, d'une frontière de conformité ou d'un problème de volume. Il est sous licence MIT, il se classe huitième sur 114 dans l'index indépendant, il offre 384K d'espace de sortie et sa grille tarifaire ne comporte aucun effet de falaise lié au contexte. C'est la bonne réponse pour quiconque a pour contrainte déterminante le coût à grande échelle ou la maîtrise du déploiement, et l'écart de douze points avec GPT-6 Sol en est le prix.

Choisissez GPT-6 Sol si vous avez besoin de la frontière et que votre contexte reste sous 272K tokens. Il obtient 48 contre 36, il génère des tokens environ 50 % plus rapidement, et à 2 $/10 $, c'est le modèle phare le moins cher qu'OpenAI ait jamais produit. Sachez simplement ce que vous achetez : une attente de cent secondes pour le premier token, un palier de contexte long qui double le tarif, et un modèle dont l'évaluation indépendante est un mélange de gains et de régressions plutôt qu'une progression nette.

Et si la réponse est « les deux, selon la demande », ce n'est pas de l'indécision. C'est l'architecture correcte pour un marché où deux fournisseurs ont divisé par deux le prix de leurs fleurons en l'espace de six semaines, et où ni l'un ni l'autre n'a cessé de bouger.