GPT-6 Luna против DeepSeek V4 Pro: одно очко в индексе, пятикратная цена и аргумент в пользу владения собственными весами

Вот число, которое должно решать это противостояние — и не решает: GPT-6 Luna набирает 37 баллов в индексе Artificial Analysis Intelligence Index при максимальном усилии. DeepSeek V4 Pro набирает 36 баллов в той же ревизии индекса, также при максимальном усилии. Разница в один балл на композитном показателе, где один балл находится в пределах шума при повторном прогоне, — а по цене две модели различаются примерно в пять раз. GPT-6 Luna указана по цене $0,10 за миллион входных токенов и $0,50 за миллион выходных. DeepSeek V4 Pro 0813 указана по цене $0,66 и $1,98 вне пиковых часов, с удвоением до $1,32 и $3,96 в течение пикового окна.

Если бы на этом всё заканчивалось, эта статья состояла бы из одного абзаца и заканчивалась бы словами «используйте GPT-6 Luna». Но это не вся история, и причина в одном измерении, где сравнение полностью меняется на противоположное: веса DeepSeek V4 Pro открыты и лицензированы под MIT. Модель, которая стоит в пять раз дороже за токен, — это модель, которую вам разрешено скачивать, изменять, дообучать и запускать на собственном оборудовании вечно. Это не сноска к аргументу о цене — для определённой категории покупателей это и есть весь аргумент, и запуск GPT-6 Luna 22 сентября скорее заострил его, чем поставил точку.

Что и когда вышло

GPT-6 Luna — это младшая категория OpenAI, выпущенная 22 сентября 2026 года вместе с GPT-6 Sol по цене $2.00/$10.00 и ниже флагманской GPT-6 Astra по цене $10.00/$50.00. OpenAI описывает её как самую эффективную модель компании для сфокусированных задач с большим объёмом. Она имеет контекстное окно в 1 050 000 токенов с максимальным входом 922 000 и ограничением вывода в 128 000 токенов, принимает текст и изображения и предоставляет уровень усилий рассуждения от none до low, medium, high, xhigh и max — при этом medium используется по умолчанию.

DeepSeek V4 Pro 0813 — это GA-сборка флагманской модели DeepSeek четвёртого поколения, опубликованная 13 августа 2026 года и заменившая апрельскую предварительную версию под тем же идентификатором deepseek-v4-pro. Это текстовая модель со смесью экспертов: 1,6 трлн общих параметров и 49 млрд активных, контекстное окно на 1 млн токенов и необычно щедрый лимит вывода в 384 000 токенов — втрое больше, чем у GPT-6 Luna. Веса были выложены на Hugging Face как deepseek-ai/DeepSeek-V4-Pro-0813 примерно через полдня после запуска API: 66 шардов fp8, без ограничений доступа, MIT. Наша собственная страница каталога для этой модели до сих пор содержит апрельскую дату предварительной версии, а не августовскую дату GA, — это стоит учитывать, если вы смотрите даты на страницах продуктов, а не в примечаниях к выпуску.

Оба ориентированы в первую очередь на рассуждения и длинный контекст. Только один из них — файл, который можно подержать в руках.

Тарифные карты, честно говоря

По одной строке на каждое измерение, обе стороны — на каждом:

• Ввод за 1 млн — GPT-6 Luna $0,10 против DeepSeek V4 Pro $0,66 вне пиковых часов / $1,32 в пиковые часы

• Вывод за 1 млн — GPT-6 Luna $0.50 против DeepSeek V4 Pro $1.98 вне пиковых часов / $3.96 в пиковые часы

• Кэшированный ввод — GPT-6 Luna: $0,01 за 1 млн, скидка 90% от собственной ставки, против 97% скидки на кэш у DeepSeek V4 Pro — более глубокий процент от более высокой базы

• Пиковое окно — у GPT-6 Luna отсутствует, без изменений весь день, тогда как у DeepSeek V4 Pro удваивается между 01:00–04:00 и 06:00–10:00 UTC

• Пункт о длинном контексте — GPT-6 Luna удваивает ввод и кэш и увеличивает вывод в 1,5 раза при вводе свыше 272K, применяется ко всему запросу, в отличие от DeepSeek V4 Pro, у которого в карточке не указана надбавка за длинный контекст.

• Контекст и вывод — GPT-6 Luna 1 050 000 на входе / 128 000 на выходе против DeepSeek V4 Pro 1 048 576 на входе / 384 000 на выходе

• AA Intelligence Index — GPT-6 Luna 37 при максимальном усилии против DeepSeek V4 Pro 36 при максимальном усилии, одна и та же версия индекса

• Оценка при усилии по умолчанию — GPT-6 Luna 29 на среднем уровне против DeepSeek V4 Pro 36 на максимальной настройке, то усилие, которое измерила Artificial Analysis

• Переключатель отключения рассуждений — GPT-6 Luna: от none до max, тогда как DeepSeek V4 Pro: только low, high и max

• Стоимость запуска индекса — GPT-6 Luna $122.39 против DeepSeek V4 Pro $1,122.27

• Веса — GPT-6 Luna: закрытые, только через API, в отличие от DeepSeek V4 Pro: открытые, под лицензией MIT, с возможностью самостоятельного развёртывания

• В OrcaRouter — GPT-6 Luna отсутствует в нашем каталоге, в отличие от DeepSeek V4 Pro, доступного для маршрутизации по каталожной цене DeepSeek

Прочитайте эти строки вместе — и картина получается необычной: закрытая модель дешевле по всем показателям за токен, кроме кэшированного ввода, а открытая модель выигрывает по длине вывода, по поведению на длинном контексте и по тому единственному, что вообще не поддаётся оценке за токен.

Почему разрыв в одно очко — не главное

Разница в один пункт по составному индексу — это не то различие в возможностях, на которое можно опираться, и стоит прямо сказать, что это самая неинтересная цифра в статье. Впрочем, два связанных с ней момента всё же действительно важны.

Первое: обновления индекса сдвигают оценки. В более ранних срезах того же тестирования результат DeepSeek V4 Pro при максимальных усилиях был существенно выше 36, которые показывает наш сегодняшний замер, а показатели GPT-6 Astra колебались между 52,8, 53 и 54,7 в материалах, опубликованных в течение одного месяца. Любое сравнение, опирающееся на точный разрыв между двумя моделями в динамическом индексе, опирается на то, что не будет стоять на месте. Честный вывод таков: на своих предельных уровнях эти две модели находятся в одном диапазоне возможностей, и индекс не может сказать, какая из них лучше подходит для вашей задачи.

Второй момент — это уровень усилий по умолчанию, и здесь разрыв реален. 37 у GPT-6 Luna — это показатель при максимальном уровне усилий. По умолчанию у неё средний уровень, где она набирает 29. 36 у DeepSeek V4 Pro — тоже показатель при максимальном уровне усилий, и именно в этом режиме его запускала Artificial Analysis. Команда, которая разворачивает GPT-6 Luna и ничего не меняет, получает 29 против 36 — отставание в семь пунктов не в ту сторону, и это как раз то, что во время постмортема в продакшене всплывает как «дешёвая модель хуже», тогда как настоящая проблема — значение по умолчанию.

Чего на самом деле стоят открытые веса

Здесь сравнение цен перестаёт быть арифметикой и превращается в вопрос о вашем бизнесе. Веса под лицензией MIT дают вам четыре вещи, и у каждой есть ценник, который никогда не появляется в тарифном прайс-листе.

Первое — это нижняя граница затрат. Цена за токен — это аренда; веса — это актив. Если ваш объём достаточно велик, чтобы фиксированный парк GPU обходился дешевле оплаты по факту потребления, то DeepSeek V4 Pro — единственная из этих двух моделей, для которой такая возможность вообще существует. При тарифах GPT-6 Luna точка, в которой это становится выгодно, очень далека — тариф в один цент за кэшированный ввод действительно трудно превзойти на арендованном железе, — но «далеко» — это не то же самое, что «невозможно», и это дверь в одну сторону: вы в любой день можете перейти с собственного хостинга на API, а обратно — не можете.

Второе — независимость от дорожной карты вендора. Промо-тарифы GPT-5.6 Luna имели указанный срок действия. Тарифы GPT-6 Luna бессрочны, по словам OpenAI, — но бессрочность — это обещание о модели, которую вендор может снять с поддержки, как только выпустит преемника. Модель, которую вы хостите сами, нельзя объявить устаревшей у вас за спиной. Для любого, кто пережил вынужденную миграцию с закрытой модели, это ценнее, чем пятикратная разница в цене за токены.

Третье — данные. Если промпт содержит материалы, которые не могут покинуть вашу инфраструктуру, на этом сравнение заканчивается, и неважно, сколько стоит GPT-6 Luna.

Четвёртое — его можно дообучить. GPT-6 Luna вообще недоступна для дообучения — это Chat Completions, Responses и Batch, и это весь список. Веса DeepSeek V4 Pro можно обучить на вашем собственном распределении данных, что для узкой задачи с большим объёмом часто даёт больший выигрыш, чем любой балл в универсальном рейтинге.

В противовес всему этому, аргумент в пользу GPT-6 Luna заключается в том, что он примерно в пять раз дешевле при смешанном соотношении ввода-вывода 3:1 в непиковые часы и почти в десять раз дешевле в пиковые часы DeepSeek, что тариф на кэшированный ввод составляет одну десятую от его и без того низкого тарифа на ввод, что ему можно указать полностью прекратить рассуждения, и что его прейскурантная цена не удваивается дважды в день. Для рабочей нагрузки без ограничений по резидентности данных, без требований к дообучению и без желания эксплуатировать инфраструктуру инференса это простой ответ.

Миграция меньше, чем можно предположить по разнице в ценах.

Переключение между этими двумя — это скорее изменение конфигурации, чем портирование. Оба используют совместимый с OpenAI формат chat completions, у обоих контекстное окно класса 1M, а режимы отказов — те, которые и ожидаешь, а не структурные.

Два из них стоит отметить, прежде чем переключать трафик. Пункт GPT-6 Luna о длинном контексте — самый дорогой: при превышении 272 000 входных токенов весь запрос пересчитывается по двойному тарифу за вход и кэш и по 1,5-кратному за выход, так что вызов на 300 000 токенов стоит вдвое дороже, чем тот же вызов, разделённый на два. У DeepSeek V4 Pro такого условия нет, а это значит, что для по-настоящему огромных одиночных запросов пятикратная разница в цене меньше, чем кажется, и может стать обратной при вызове в часы пик. А потолок вывода — это жёсткое ограничение, а не предпочтение: 128 000 токенов против 384 000. Конвейер, который генерирует длинные структурированные артефакты, может вообще не уместиться в GPT-6 Luna, и никакое ценовое преимущество этого не исправит.

DeepSeek V4 Pro доступен на OrcaRouter по прейскурантной цене DeepSeek, со сквозным ценообразованием, при котором изменение тарифа поставщика применяется на нашей стороне уже в тот же день, — что актуально для модели, тарифы которой и без того меняются между пиковыми и непиковыми часами. GPT-6 Luna на момент написания отсутствует в нашем каталоге, и доступ к ней осуществляется через собственный API OpenAI, поэтому команда, которой нужны обе, использует один ключ для DeepSeek V4 Pro вместе с тем, что уже применяет для OpenAI. Автоматическое переключение при сбое — это то, что оправдывает своё место именно в этом сочетании: деградация самостоятельно размещённой или сторонней конечной точки DeepSeek — это ровно тот сценарий, когда вы хотите, чтобы маршрут переключился без развёртывания.

Кто должен выбирать

Выбирайте DeepSeek V4 Pro, если верно любое из следующего. — Запрос не может покидать вашу инфраструктуру. — Вам нужно выполнить тонкую настройку. — Вы генерируете выходные данные длиннее 128 000 токенов. — Ваши запросы регулярно превышают 272 000 входных токенов. — Или ваш объём достаточно велик, чтобы вы предпочли покупать GPU, а не арендовать токены, и вы хотите иметь возможность совершить этот переход позже, не переписывая приложение.

Выбирайте GPT-6 Luna, если ничего из этого не применимо, а ваша рабочая нагрузка высокообъёмная, потребляемая программами и короткая. Классификация, извлечение, маршрутизация, массовое суммирование, внутренний цикл агента. При $0,10/$0,50 со ставкой один цент за кэшированный ввод и Batch за полцены арифметика не оставляет сомнений, а разница в один пункт индекса при максимальном усилии не будет видна в вашей оценке. Запускайте на среднем уровне, проверяйте регрессию в два пункта по Coding Agent Index на собственных тестах, а не по графику вендора, и держите длинные вызовы в пределах отметки в 272 000 токенов.

Ошибка, которой следует избегать, — воспринимать пятикратный разрыв в цене как ответ. Это ответ на один вопрос — сколько стоит токен, — и он ничего не говорит о четырёх вопросах, от которых зависит, сможете ли вы всё ещё выполнять эту рабочую нагрузку через два года.