GPT-6 Luna מול DeepSeek V4 Pro: נקודת מדד אחת, מחיר גבוה פי חמישה, והטיעון לבעלות על המשקלים שלך

הנה המספר שאמור להכריע את ההתמודדות הזו — והוא לא מכריע: GPT-6 Lunaמקבל ציון 37 במדד Artificial Analysis Intelligence Index במאמץ מקסימלי. DeepSeek V4 Proמקבל ציון 36 באותה גרסת מדד, גם כן במאמץ מקסימלי. נקודה אחת של פער, במדד משולב שבו נקודה בודדת נמצאת בתוך הרעש של הרצה חוזרת — ושתי המודלים מופרדים בפער של בערך פי חמישה במחיר. GPT-6 Luna מתומחר ב-0.10 דולר למיליון טוקני קלט וב-0.50 דולר למיליון טוקני פלט. DeepSeek V4 Pro 0813 מתומחר ב-0.66 ו-1.98 דולר בשעות שפל, ומכפיל את עצמו ל-1.32 ו-3.96 דולר במהלך חלון השיא שלו.

אילו זה היה כל הסיפור, המאמר הזה היה באורך פסקה אחת, והוא היה מסתיים ב״השתמשו ב-GPT-6 Luna״. זה לא כל הסיפור, והסיבה היא הממד היחיד שבו ההשוואה מתהפכת לחלוטין: המשקלים של DeepSeek V4 Pro פתוחים וברישיון MIT. המודל שעולה פי חמישה לכל טוקן הוא המודל שמותר לך להוריד, לשנות, לבצע כוונון עדין ולהריץ על החומרה שלך לנצח. זה לא הערת שוליים לטיעון המחיר — עבור סוג מסוים של קונים זהו כל הטיעון, וההשקה של GPT-6 Luna ב-22 בספטמבר חידדה אותו במקום ליישב אותו.

מה שוחרר, ומתי

GPT-6 Luna הוא הדרגה הקטנה של OpenAI, שוחרר ב-22 בספטמבר 2026, לצד GPT-6 Sol במחיר $2.00/$10.00 ומתחת לדגם הדגל GPT-6 Astra במחיר $10.00/$50.00. OpenAI מתארת אותו כמודל היעיל ביותר של החברה למשימות ממוקדות בנפח גבוה. הוא כולל חלון הקשר של 1,050,000 טוקנים עם קלט מקסימלי של 922,000 ותקרת פלט של 128,000 טוקנים, מקבל טקסט ותמונה, וחושף מאמץ הסקה מ'ללא' דרך 'נמוך', 'בינוני', 'גבוה', 'גבוה במיוחד' ו'מקסימלי' — כאשר 'בינוני' הוא ברירת המחדל.

DeepSeek V4 Pro 0813 הוא גרסת ה-GA של המודל הדגל מהדור הרביעי של DeepSeek, שפורסמה ב-13 באוגוסט 2026, ומחליפה את גרסת התצוגה המקדימה מאפריל תחת אותו מזהה deepseek-v4-pro. זהו מודל תערובת-מומחים (mixture-of-experts) לטקסט בלבד עם 1.6 טריליון פרמטרים בסך הכול ו-49 מיליארד פעילים, חלון הקשר של 1M טוקנים, ותקרת פלט נדיבה במיוחד של 384,000 טוקנים — פי שלושה מזו של GPT-6 Luna. המשקולות הועלו ל-Hugging Face בתור deepseek-ai/DeepSeek-V4-Pro-0813 כחצי יום בערך לאחר שה-API עלה לאוויר: 66 שברי fp8, ללא גישה מוגבלת, MIT. עמוד הקטלוג שלנו עבור המודל עדיין נושא את תאריך התצוגה המקדימה מאפריל ולא את תאריך ה-GA מאוגוסט, וזה שווה לדעת אם אתם קוראים תאריכים מדפי מוצר ולא מהערות שחרור.

שניהם שמים את החשיבה בראש ובראשונה, עם הקשר ארוך. רק אחד מהם הוא קובץ שאפשר להחזיק.

כרטיסי התעריפים, בכנות

שורה אחת לכל מימד, שני הצדדים בכל אחד:

• קלט ל-1M — GPT-6 Luna $0.10 לעומת DeepSeek V4 Pro $0.66 בשעות שפל / $1.32 בשעות שיא

• פלט לכל 1M — GPT-6 Luna $0.50 לעומת DeepSeek V4 Pro $1.98 מחוץ לשעות שיא / $3.96 בשעות שיא

• קלט במטמון — GPT-6 Luna $0.01 ל-1M, הנחה של 90% מהתעריף שלה לעומת DeepSeek V4 Pro עם הנחת מטמון של 97%, האחוז העמוק יותר מעל בסיס גבוה יותר

• חלון שיא — ל-GPT-6 Luna אין, שטוח כל היום לעומת DeepSeek V4 Pro שמכפיל את עצמו בין 01:00-04:00 לבין 06:00-10:00 UTC

• סעיף קונטקסט ארוך — GPT-6 Luna מכפיל את הקלט והמטמון ומעלה את הפלט פי 1.5 כאשר הקלט עולה על 272K, מיושם על כל הבקשה, לעומת DeepSeek V4 Pro, שעבורו לא מפורסמת בכרטיס המודל תוספת מחיר לקונטקסט ארוך

• הקשר והפלט — GPT-6 Luna 1,050,000 קלט / 128,000 פלט לעומת DeepSeek V4 Pro 1,048,576 קלט / 384,000 פלט

• AA Intelligence Index — GPT-6 Luna 37 במאמץ מקסימלי לעומת DeepSeek V4 Pro 36 במאמץ מקסימלי, אותה גרסת אינדקס

• ציון במאמץ ברירת־מחדל — GPT-6 Luna 29 במאמץ בינוני לעומת DeepSeek V4 Pro 36 בהגדרת המאמץ המקסימלית שלו, המאמץ שנמדד על ידי Artificial Analysis

• מתג לכיבוי חשיבה — GPT-6 Luna מ-none ועד max לעומת DeepSeek V4 Pro low, high ו-max בלבד

• עלות הרצת האינדקס — GPT-6 Luna $122.39 לעומת DeepSeek V4 Pro $1,122.27

• משקלים — GPT-6 Luna סגור, API בלבד לעומת DeepSeek V4 Pro פתוח, ברישיון MIT, ניתן לאירוח עצמי

• ב-OrcaRouter — GPT-6 Luna לא בקטלוג שלנו לעומת DeepSeek V4 Pro שניתן לניתוב במחיר המחירון של DeepSeek

קראו את השורות האלה יחד והצורה יוצאת דופן: המודל הסגור זול יותר בכל שורה של מחיר לטוקן למעט קלט שמור במטמון, והמודל הפתוח מנצח באורך הפלט, בהתנהגות עם הקשר ארוך, ובאותו דבר אחד שבכלל לא ניתן לתמחר לפי טוקן.

למה הפער של נקודה אחת הוא לא העיקר

הפרש של נקודה אחת במדד מורכב אינו הבדל ביכולת שאפשר לפעול לפיו, וראוי לומר זאת בפשטות: זה המספר הכי פחות מעניין במאמר. עם זאת, שני דברים לגביו כן חשובים.

הראשונה היא שגרסת המדד זזה. צילומים מוקדמים יותר של אותה הערכה הציבו את ציון המאמץ המרבי של DeepSeek V4 Pro גבוה באופן מהותי מה-36 שהלכידה שלנו מציגה היום, והנתונים של GPT-6 Astra נעו בין 52.8, 53 ו-54.7 בחומר שפורסם בתוך חודש אחד בלבד. כל השוואה שנשענת על הפער המדויק בין שני מודלים במדד מתגלגל נשענת על משהו שלא יישאר יציב. הקריאה הכנה היא ששני המודלים האלה נמצאים באותה רצועת יכולת בשיא שלהם, והמדד אינו יכול לומר לך איזה מהם טוב יותר עבור המשימה שלך.

השני הוא ברירת המחדל של רמת המאמץ, וכאן הפער אמיתי. 37 של GPT-6 Luna הוא נתון של רמת מאמץ מקסימלית. ברירת המחדל שלו היא בינונית, שבה הוא משיג 29. 36 של DeepSeek V4 Pro הוא גם נתון רמת המאמץ המקסימלית שלו, וזו גם ההגדרה שבה Artificial Analysis הריצה אותו. צוות שפורס את GPT-6 Luna ולא משנה דבר מריץ 29 מול 36 — פיגור של שבע נקודות בכיוון הלא נכון, ומסוג הדברים שמופיעים כ"המודל הזול גרוע יותר" בפוסט-מורטם בסביבת ייצור, כשהבעיה האמיתית היא ברירת מחדל.

מה באמת שווים המשקלים הפתוחים

כאן השוואת המחירים מפסיקה להיות אריתמטית והופכת לשאלה על העסק שלך. משקלים ברישיון MIT מקנים לך ארבעה דברים, ולכל אחד מהם יש תג מחיר שלעולם אינו מופיע בכרטיס תעריפים.

הראשון הוא רצפת עלות. תמחור לפי טוקן הוא שכירות; המשקולות הן נכס. אם הנפח שלך גדול מספיק כך שטביעת GPU קבועה מנצחת חשבון מדוד, DeepSeek V4 Pro הוא היחיד מבין שני הדגמים האלה שבו האפשרות הזו קיימת בכלל. בתעריפים של GPT-6 Luna נקודת ההצטלבות רחוקה — תעריף קלט במטמון של סנט אחד באמת קשה לנצח עם סיליקון שכור — אבל "רחוקה" היא אמירה שונה מ"בלתי אפשרית", וזו דלת חד-כיוונית: אפשר לעבור מאחסון עצמי ל-API בכל עת, ואי אפשר לעבור בכיוון ההפוך.

השנייה היא עצמאות ממפת הדרכים של ספק. תעריפי המבצע של GPT-5.6 Luna כללו תפוגה מוצהרת. אלו של GPT-6 Luna הם קבועים, לפי OpenAI — אבל קביעות היא הבטחה לגבי מודל שספק יכול להוציא מכלל שימוש בכל פעם שהוא משיק יורש. מודל שאתם מארחים בעצמכם לא יכול להיות מיושן מתחת לרגליכם. לכל מי שעבר מיגרציה כפויה במודל סגור, זה שווה יותר מפי חמישה במחיר הטוקנים.

השלישי הוא נתונים. אם הפרומפט מכיל חומר שלא יכול לצאת מהתשתית שלך, ההשוואה נגמרת כאן ולא משנה כמה עולה GPT-6 Luna.

הרביעי הוא שאתה יכול לכוונן אותו. GPT-6 Luna אינו זמין כלל לכוונן — הוא Chat Completions, Responses ו-Batch, וזו הרשימה. ניתן לאמן את המשקולות של DeepSeek V4 Pro על ההתפלגות שלך, שלעיתים קרובות עבור משימה צרה בנפח גבוה מהווה רווח גדול יותר מכל נקודת אינדקס כללית.

מול כל זה, הטיעון של GPT-6 Luna הוא שהיא זולה בערך פי חמישה בתמהיל משוקלל של 3:1 בין קלט לפלט בשעות שפל, וכמעט פי עשרה זולה יותר בשעות השיא של DeepSeek; שתעריף הקלט במטמון שלה הוא עשירית מתעריף הקלט הנמוך ממילא שלה; שניתן להורות לה להפסיק לחלוטין את תהליך החשיבה; ושמחיר המחירון שלה אינו מוכפל פעמיים ביום. עבור עומס עבודה בלי אילוץ מיקום נתונים, בלי דרישת כוונון עדין, ובלי תיאבון להפעלת תשתית הסקה, זו תשובה פשוטה.

ההגירה קטנה יותר ממה שפער המחירים מרמז עליו.

מעבר בין שני אלה קרוב יותר לשינוי תצורה מאשר לפורטינג. שניהם משתמשים במבנה Chat Completions התואם ל-OpenAI, לשניהם חלון הקשר בסדר גודל של 1M, ומצבי הכשל הם אלה שהייתם מצפים להם ולא מבניים.

שניים מהם ראויים לציון לפני שאתם מעבירים תעבורה. הסעיף של הקשר ארוך של GPT-6 Luna הוא היקר: חצו 272,000 טוקנים בקלט והבקשה כולה מתומחרת מחדש לפי כפול קלט ומטמון ופי 1.5 פלט, כך שקריאה של 300,000 טוקנים עולה פי שניים ממה שעולה אותה קריאה כשהיא מפוצלת לשניים. ל-DeepSeek V4 Pro אין סעיף כזה, כלומר עבור בקשות בודדות ענקיות באמת פער המחירים של פי חמישה קטן מכפי שהוא נראה ויכול להתהפך בקריאה בשעת שיא. ותקרת הפלט היא אילוץ קשיח ולא העדפה: 128,000 טוקנים מול 384,000. פייפליין שמייצר ארטיפקטים מובנים ארוכים עשוי בכלל לא להיכנס ב-GPT-6 Luna, ושום יתרון מחיר לא מתקן את זה.

DeepSeek V4 Pro נמצא ב-OrcaRouter במחיר המחירון של DeepSeek, עם תמחור עובר-דרך שמעביר שינוי בתעריף של ספק לצד שלנו באותו היום — רלוונטי למודל שהתעריפים שלו כבר נעים בין שעות עומס לשעות שפל. GPT-6 Luna אינו בקטלוג שלנו נכון לכתיבת שורות אלה, ואליו מגיעים דרך ה-API של OpenAI עצמה, כך שצוות שרוצה את שניהם מריץ מפתח אחד ל-DeepSeek V4 Pro לצד מה שהוא כבר משתמש בו עבור OpenAI. מעבר אוטומטי (failover) הוא החלק שמצדיק את מקומו בשילוב המסוים הזה: נקודת קצה של DeepSeek באירוח עצמי או של צד שלישי שמתדרדרת היא בדיוק התרחיש שבו תרצו שהמסלול יזוז בלי פריסה.

מי צריך לבחור מה

בחר ב-DeepSeek V4 Pro אם אחד מהבאים נכון. הפרומפט לא יכול לצאת מהתשתית שלך. אתה צריך לבצע כיוונון עדין. אתה מייצר פלטים ארוכים מ-128,000 טוקנים. הבקשות שלך עוברות באופן שגרתי את 272,000 טוקני הקלט. או שנפח העבודה שלך גדול מספיק כדי שתעדיף לקנות GPUs במקום לשכור טוקנים, ואתה רוצה את האפשרות לבצע את המעבר הזה מאוחר יותר בלי לשכתב את האפליקציה.

בחר ב-GPT-6 Luna אם אף אחד מאלה לא חל ונטל העבודה שלך הוא בנפח גבוה, נצרך על ידי תוכנית וקצר. סיווג, חילוץ, ניתוב, סיכום בכמות גדולה, הלולאה הפנימית של סוכן. במחיר $0.10/$0.50 עם תעריף של סנט אחד לקלט במטמון ו-Batch בחצי מחיר, החשבון לא משאיר מקום לספק, וההבדל של נקודה אחת במדד במאמץ מקסימלי לא ייראה ב-eval שלך. הפעל אותו ב-medium, בדוק את הרגרסיה של שתי נקודות ב-Coding Agent Index מול הבדיקות שלך ולא מול תרשים של ספק, ושמור את הקריאות הארוכות שלך בצד הנכון של קו 272,000 הטוקנים.

הטעות שיש להימנע ממנה היא להתייחס לפער המחירים של פי חמישה כתשובה. הוא התשובה לשאלה אחת — כמה עולה טוקן — והוא שותק לגבי ארבע השאלות שמכריעות אם עדיין תוכל להריץ את עומס העבודה הזה בעוד שנתיים.