Claude Sonnet 5.5 vs DeepSeek V4 Pro: 20 punktów indeksu i odczyt z pamięci podręcznej za 0,022 USD

Połóż dwa cenniki obok siebie, a porównanie wyda się przesądzone, zanim się zacznie. Claude Sonnet 5.5, ogólnie dostępny od 28 września 2026, kosztuje 2,00 USD za milion tokenów wejściowych i 10,00 USD za milion tokenów wyjściowych. DeepSeek V4 Pro, wydany 24 kwietnia 2026, kosztuje 0,66 USD i 1,98 USD. W pracy agentów to pozycja dotycząca tokenów wyjściowych ma znaczenie, a 10,00 USD wobec 1,98 USD to różnica pięciu do jednego — dolar przeciw dwudziestu centom za sto tysięcy tokenów. A teraz spójrz na stronę możliwości, gdzie Artificial Analysis umieszcza Claude Sonnet 5.5 na 56 w Intelligence Index v4.3, a DeepSeek V4 Pro na 36 — dwudziestopunktowa różnica w tym samym zestawie testowym. Na tym polega całe napięcie: model DeepSeek ma jedną piątą ceny wyjścia i około dwóch trzecich zmierzonych możliwości, a te dwa fakty nie składają się na jedną rekomendację, jeśli nie wiadomo, co twoje obciążenie faktycznie robi z tokenem.

Czym dokładnie jest każdy model

Nazewnictwo to pierwsze miejsce, w którym to porównanie się rozjeżdża, więc popraw to tutaj. DeepSeek V4 Pro w naszym zestawieniu to deepseek/deepseek-v4-pro, wydany 24 kwietnia 2026, model o kontekście 1 048 576 tokenów z maksymalnym wyjściem 384 000 tokenów i wejściem tylko tekstowym. Artificial Analysis śledzi migawkę, którą oznacza jako DeepSeek V4 Pro 0813 — kompilacja z 13 sierpnia — a liczby cytowane poniżej pochodzą z tego wiersza. Strona Sonnet to anthropic/claude-sonnet-5.5, od Anthropic, wejście tekstowe, obrazkowe i plikowe, kontekst 1M, maksymalne wyjście 128K. Jeśli porównujesz stronę dostawcy ze stroną ewaluatora i liczby się nie zgadzają, sprawdź sufiks kompilacji, zanim uznasz, że jedna z nich jest błędna.

DeepSeek V4 Pro obsługuje wyłącznie wprowadzanie tekstu. Claude Sonnet 5.5 przyjmuje również obrazy i pliki. To pierwsza różnica strukturalna i nie jest marginalna: żaden pipeline, który przyjmuje na wejście zrzuty ekranu, pliki PDF lub diagramy, nie może po prostu zamienić jednego na drugi, ponieważ jeden z nich nie widzi.

Cennik, wiersz po wierszu

• Wejście — 0,66 USD za milion dla DeepSeek V4 Pro w porównaniu z 2,00 USD dla Claude Sonnet 5.5; DeepSeek jest o 67% tańszy

• Dane wyjściowe — 1,98 USD za milion wobec 10,00 USD; DeepSeek jest tańszy o 80%, co stanowi największą pojedynczą różnicę w tym porównaniu

• Odczyt z pamięci podręcznej — 0,022 USD za milion wobec 0,20 USD; DeepSeek jest o 89% tańszy w pozycji, która dominuje w długich pętlach agentowych

• Zapis do pamięci podręcznej — 2,50 USD za milion dla pięciominutowego okna w Claude Sonnet 5.5; wiersz katalogowy DeepSeek V4 Pro nie zawiera oddzielnej pozycji zapisu do pamięci podręcznej

• Kontekst — 1 048 576 tokenów w porównaniu z 1 000 000; DeepSeek jest nieznacznie dłuższy, różnica bez praktycznych konsekwencji

• Maksymalna wielkość wyjścia — 384 000 tokenów wobec 128 000; DeepSeek wygrywa trzykrotnie pod względem pułapu, który ogranicza masowe generowanie

• Modalność wejściowa — tylko tekst w porównaniu z tekstem, obrazem i plikiem

• Reasoning — oba korzystają z konfigurowalnego poziomu wysiłku rozumowania zamiast stałego budżetu myślenia, więc głębokość jest parametrem żądania w każdym z nich

Po stronie DeepSeek istnieje szczegół dotyczący harmonogramu, który porównanie cennika ukryje. Nasz wiersz w katalogu zawiera okno cenowe zależne od czasu: między 01:00 a 04:00 UTC oraz ponownie między 06:00 a 10:00 UTC podane stawki są mnożone przez dwa. W tych godzinach V4 Pro kosztuje 1,32 USD za wejście i 3,96 USD za wyjście — wciąż taniej niż Claude Sonnet 5.5, odpowiednio o 34% i 60%, ale już nie o takie marże, jakie sugerują nagłówkowe liczby. Obciążenia wsadowe, które można zaplanować, warto planować, a te, których nie można, warto wyceniać według stawki szczytowej, a nie średniej. To także coś, co wychodzi tylko wtedy, gdy czyta się katalog, a nie stronę marketingową, co jest argumentem za umieszczeniem każdego rozważanego modelu za jednym endpointem zamiast trzech kont dostawców.

Dwie liczby zdolności, z których jedna nie jest niezależna.

Po stronie podmiotów trzecich ranking jest jednoznaczny. Artificial Analysis przyznaje Claude Sonnet 5.5 wynik 56, a DeepSeek V4 Pro – 36 w Intelligence Index v4.3, oba w konfiguracji rozumowania z maksymalnym wysiłkiem. Ten sam ewaluator umieszcza Claude Opus 5 na poziomie 51, a Gemini 3.1 Pro Preview – 30, więc wynik 36 V4 Pro lokuje go poniżej poprzedniego flagowca Anthropic i powyżej segmentu Pro Google — to godna pozycja dla modelu dostępnego za jedną piątą ceny i zarazem daleko od czołówki.

Odwrócenie kosztu przypadającego na zadanie pojawia się również tutaj, a w tym zestawieniu przebiega w odwrotnym kierunku niż w poprzednim. Ocena DeepSeek V4 Pro na zestawie indeksowym kosztuje 0,67 USD. Claude Sonnet 5.5 kosztuje 7,60 USD. To nie literówka ani artefakt zaokrąglenia: nowszy model Anthropic emituje 410 milionów tokenów w całym zestawie, podczas gdy mediana wynosi 88 milionów, a gadatliwość modelu DeepSeek nie zbliża się do zamknięcia tak dużej różnicy cenowej. W nieograniczonych zadaniach otwartych tańszy model jest tańszy w praktyce o rząd wielkości, a nie tylko na cenniku.

Liczby podawane przez dostawców wymagają ostrożniejszego traktowania. DeepSeek publikuje wynik τ²-Bench na poziomie 96,2 dla V4 Pro, co jest mocną liczbą, ale pochodzi ona od dostawcy, a τ²-Bench został od tego czasu usunięty z indeksu Artificial Analysis w poprawce v4.3 — więc jest to liczba, której nie można niezależnie umieścić na tej samej skali co cokolwiek publikowanego przez Anthropic. Własna tabela premierowa Anthropic dla Claude Sonnet 5.5 również ma własne zastrzeżenia, w tym przypis, że ustawienie Max effort uzyskuje niższy wynik niż Xhigh w FrontierCode, oraz uwagę, że dwa z benchmarków uruchomiono na wdrożeniu przedpremierowym z błędem w structured outputs. Postaw tabele obu dostawców obok siebie, a otrzymasz dwa dokumenty marketingowe, a nie ranking. Jedyne liczby w tym artykule, które należą do jednej osi, to dwa wyniki indeksu i dwa koszty na zadanie, ponieważ wszystkie cztery wygenerował jeden ewaluator.

Dlaczego górny limit wyjścia ma większe znaczenie niż cena

Ta liczba w tym porównaniu, która przykuwa najmniej uwagi, jest tą, która zmienia architekturę: 384 000 tokenów wyjściowych w porównaniu do 128 000.

Limit wyjściowy nie jest funkcją komfortu. Decyduje o tym, czy zadanie to jedno wywołanie, czy łańcuch. Generowanie dużego pliku źródłowego, tworzenie kompletnego dokumentu, generowanie długiego ustrukturyzowanego raportu, tłumaczenie rozdziału książki — cokolwiek, gdzie artefakt jest większy niż 128 000 tokenów — nie może zostać wykonane w pojedynczym wywołaniu Claude Sonnet 5.5 i musi zostać rozłożone na sekwencję ze stanem przenoszonym między wywołaniami. Rozkład oznacza więcej tokenów wejściowych wysyłanych ponownie na każdym kroku, więcej odczytów pamięci podręcznej, więcej kodu orkiestracji i nową klasę awarii, w której błędy żyją na stykach między fragmentami. Model pięciokrotnie droższy, który eliminuje całą warstwę orkiestracji, może być tańszy w godzinach inżynierskich, zanim będzie tańszy w tokenach, a odwrotnie — zadanie, które mieści się w jednym wywołaniu, to zadanie, w którym limit nigdy nawet nie wchodzi do arytmetyki.

Zatem kwestia pułapu ma pierwszeństwo przed kwestią ceny. Jeśli twój najdłuższy artefakt mieści się poniżej 128 000 tokenów, zignoruj tę sekcję i porównuj pod względem kosztu na ukończone zadanie. Jeśli nie, wyceń pipeline, który musiałbyś zbudować, a nie tylko tokeny.

Koszt przełączenia i problem fallbacku

Migracja w obu kierunkach dotyczy głównie promptowania, a nie kodu, z jednym wyjątkiem, na który warto zarezerwować budżet.

Oba modele konfigurują rozumowanie za pomocą parametru effort, ale są to parametry różnych dostawców, z różnymi poziomami i różnymi wartościami domyślnymi. Prompt dostrojony do ustawienia Anthropic o wysokim effortie nie przekłada się na ustawienie effortu DeepSeek jako zamiana jeden do jednego; przekłada się na ponowny pomiar. Licz się z tym, że na każde obciążenie spędzisz dzień na ponownym ustaleniu jakości, zanim zaufasz prognozie kosztów, po obu stronach przeniesienia.

Wyjątkiem jest przetwarzanie obrazu. Claude Sonnet 5.5 czyta obrazy i pliki; DeepSeek V4 Pro czyta tylko tekst. Każda część twojego potoku, która przekazuje modelowi zrzut ekranu, zeskanowaną stronę lub wyrenderowany wykres, nie ma odpowiednika w DeepSeek, więc pełna migracja jest dostępna tylko dla tekstowego podzbioru twojego ruchu. To linia podziału, którą warto wyznaczyć wcześnie, ponieważ zwykle oznacza, że odpowiedzią nie jest jeden model, lecz podział.

Oba są dziś dostępne w routingu w OrcaRouter — deepseek/deepseek-v4-pro i anthropic/claude-sonnet-5 to obie aktywne pozycje w katalogu, wycenione według cennika dostawcy z 0% marży, na jednym poświadczeniu. Ma to największe znaczenie właśnie w tego rodzaju porównaniu, w którym czynnikiem rozstrzygającym nie jest to, który model jest lepszy w teorii, lecz to, do którego modelu powinno trafić dane żądanie. Podział, który kieruje masową pracę wyłącznie tekstową do taniego modelu, a pracę z wizją do drogiego, jest regułą routingu, a znacznie łatwiej ją wyrazić, gdy oba punkty końcowe odpowiadają temu samemu kluczowi i tej samej polityce failover. Sam Claude Sonnet 5.5 nie jest jeszcze trasą na naszej platformie, więc dzisiejsza wersja tego podziału łączy model Anthropic z DeepSeek V4 Pro zamiast go zastępować.

Decyzja wyrażona jako reguła

Wyślij to do Claude Sonnet 5.5, gdy zadanie wymaga zobaczenia — obrazów, plików PDF, zrzutów ekranu, wyrenderowanych wyników — gdy artefakt jest dłuższy niż strona prozy i chcesz, żeby napisał go model frontierowy, albo gdy dwudziestopunktowa różnica w indeksie to różnica między szkicem, który człowiek musi przepisać, a takim, który można od razu wypuścić.

Wyślij to do DeepSeek V4 Pro, gdy zadanie polega na tekście na wejściu i tekście na wyjściu, ma duży wolumen i toleruje niższy pułap jakości rozumowania: klasyfikacja, ekstrakcja, streszczanie, masowe przepisywanie, transformacja kodu z jasną specyfikacją oraz wszystko, za co w przeciwnym razie płaciłbyś dziesięć dolarów za milion tokenów wyjściowych, żeby poprzenosić słowa. 89-procentowa zniżka za odczyt z pamięci podręcznej sprawia, że pętle agentowe z długim kontekstem na tym modelu są strukturalnie tanie w sposób, w jaki nie jest nic innego w tym porównaniu.

Szczera ocena: to nie jest wyścig możliwości, który DeepSeek przegrywa, to decyzja o alokacji zasobów, którą większość zespołów podejmuje błędnie, w kierunku kupowania możliwości, których nie używa. Jeśli Twój ruch to tekst, a Twoja poprzeczka jakości to „wystarczająco dobre, by to przejrzeć”, a nie „wystarczająco dobre, by wypuścić bez czytania”, V4 Pro przy 20% ceny outputu i odczytach z cache po $0.022 jest właściwym domyślnym wyborem, a dwadzieścia punktów indeksu to podatek, który obecnie dobrowolnie płacisz.