一张生成的主视觉卡片,标题为“DeepSeek V4 Pro 对比 GPT-5.6 Sol”,左侧价格标签标着“$0.66 / $1.98”,并带有 DeepSeek V4 Pro 徽章;右侧是一座更高的价格塔,标着“$4.00 / $20.00”,并带有 GPT-5.6 Sol 徽章,两者之间有一道闪电,页脚为“实测:34 倍的输出价格差距”。
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DeepSeek V4 Pro 对比 GPT-5.6 Sol:34 倍的价格差距,一个月后

作者

Rowan Sterling

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DeepSeek V4 Pro 于 2026 年 8 月 13 日发布,而 Open​AI 的 GPT-5.6 Sol 则在 7 月 9 日 API 全面可用后以旗舰层级登场,其生成成本约为前者的三十四倍。一个月过去,这一差距仍框定着整个决策——GPT-5.6 Sol 每百万输入 token 收费 4.00 美元、每百万输出 token 收费 20.00 美元,对比 DeepSeek V4 Pro 的 1.32/3.96 美元高峰价(以及 0.66/1.98 美元的闲时价)——但 9 月的两件事重塑了这场对比的实际含义。Open​AI 传闻已久的更便宜版本 GPT-5.6 Sol Ultrafast 正变得越来越具体,而 Deep​Seek 则在 9 月 8 日至 11 日那一周先是安排 V4 Pro 退役,接着推迟,最后干脆取消了退役。这两项进展都说明,应当用最新数据重新进行这场对比,而不是听信 8 月的评测。

本文中的独立证据来自 Artificial Analysis,其数据显示 DeepSeek V4 Pro 的智能指数为 36,GPT-5.6 Sol 为 47——11 分的差距已得到核实。DeepSeek 由厂商自行公布的发布基准测试均已如此标注,因为其中没有任何一项获得第三方复现。

价格差距就是全部的论据,而在缓存中,它超过了34倍

仅就输出 token 而言,比例是 34 倍:Sol 为 $20.00,而 V4 Pro 非高峰时段为 $0.60。在缓存使用密集的工作流中,差距更为悬殊。DeepSeek V4 Pro 的缓存读取折扣约为 97%,因此,一个你在每次请求时都重新发送的长提示词——智能体的系统提示词、RAG 循环的语料前缀——在非高峰时段的成本仅为每百万 token 略高于两美分。GPT-5.6 Sol 自身的缓存定价则要昂贵得多。在 Intelligence Index 评估中,混合费率为 V4 Pro 每百万 token $0.69,而 Sol 约为 $10+。对于要在两者之间做选择的读者来说,这个数字足以决定大多数工作负载的取舍。

• 价格 — GPT-5.6 Sol 每 100 万 token 为 $4.00/$20.00,而 DeepSeek V4 Pro 低谷时段为 $0.66/$1.98(高峰时段 $1.32/$3.96)

• 输出-价格比 —— 高峰标价时约为 34 倍,当 V4 Pro 的低峰和缓存窗口同时生效时,最高可达约 50 倍

• 智能指数 — Sol 47(#14/200)对比 V4 Pro 36(#7/113)

• 速度 — V4 Pro 约 81 tokens/秒 vs Sol 约 59 tokens/秒

• 上下文 — 两者均为 1M tokens

• 模态 — Sol 接受文本和图像输入;V4 Pro 仅支持文本

• 权重 — V4 Pro 采用 MIT 许可并可下载;Sol 为专有

11 分的 Intelligence Index 差距是真实存在的,而且当你负担得起时,这就是选择 Sol 的正确理由。但它也是唯一的理由,而价格这一列反对它的力度,比任何其他前沿模型对决都更猛烈。Sol 并没有聪明 34 倍;它只是在一个中位数开放权重模型得分处于十几分高位的指数上高出 11 分。

九月改变了什么

两件事。第一,DeepSeek 自家的产品线风波:9 月 8 日,一份通知称,自 9 月 14 日起,V4 Pro 的请求将被路由至 V4.1 Flash,并按 Flash 的价格计费,直到 V4.1 Pro 发布。9 月 10 日,截止时间推迟到北京时间 14 日中午。9 月 11 日,DeepSeek 彻底推翻了这一决定,承诺在 14 日之后继续以不变的计费方式提供 V4 Pro。中国官媒和科技媒体当天证实了这一反转。对这场对比而言,关键结论是:对比中更实惠的那一半不再是一款即将退场的模型,这也就消除了“不要把生产管线押在便宜一侧”的主要理由。

A screenshot of the DeepSeek API docs Models & Pricing page, captured September 15, 2026, showing the English-language pricing table for deepseek-v4-pro (DeepSeek-V4-Pro-0813) at $1.32 input and $3.96 output per million tokens at peak, and the footnote announcing that DeepSeek V4 Pro API service continues after September 14, 2026 with unchanged billing.

其次,在董事会的另一边,Open​AI的GPT-5.6 Sol Ultrafast——传闻中价格低廉得多的Sol层级——在整个夏末持续积累证据。如果它真的发布,将直接冲击本文所依赖的价格论点:一款价格接近V4-Pro的Open​AI旗舰产品,将使34倍的框架在一个月内过时。截至9月15日,Ultrafast仍未公布,因此当前的对比仍然成立,但这是本文的未解之问,而非其结论。

谁应该为这34倍买单?

当 Intelligence Index 的差距与你的工作负载相匹配时,选择 GPT-5.6 Sol——这十一分的差距集中在推理密集、工具调用和长程智能体任务上,而在这些任务中,Sol 每次索引运行约一千美元的评估成本,反映的是确实更难的题目。当你受成本约束、token 消耗量大,或运行在自有基础设施上时,选择 DeepSeek V4 Pro:MIT 许可证下的权重意味着你可以自行部署,成本低于 API 费率,而 97% 的缓存折扣加上非高峰时段窗口,意味着高复用工作负载的综合费率可以比 Sol 低一个数量级。

有一条值得点明的中间路线:两者都用。DeepSeek V4 Pro 和 GPT-5.6 Sol 都可以通过 OrcaRouter 用同一个密钥调用,各供应商的标价原样透传、零加价,而且其路由 DSL 让你可以轻松地把那些便宜好用的流量送给 V4 Pro,把硬核推理任务交给 Sol——万一某家供应商出状况,故障转移也能兜住你。实战中这类对决通常就是这么解决的:不是二选一,而是在两者之间做路由。(唯一要提醒的是:这篇对比针对的是模型本身。如果你想以零头价格获得 Sol 级别的智能,那值得关注的是 Ultrafast 这件事。)

A screenshot of the OrcaRouter model page for deepseek/deepseek-v4-pro, captured September 15, 2026, showing the 1M token context window, 384K max output, a reasoning-mode toggle, the input price of $0.66 and output price of $1.98 per million tokens, and the model description reading 'DeepSeek V4 Pro flagship MoE — 1.6T total / 49B active params, 1M context'.A generated scoreboard titled 'DeepSeek V4 Pro vs GPT-5.6 Sol — the scoreboard': left column DeepSeek V4 Pro rows AA Index 36 (#7/113), Price $0.66/$1.98 off-peak, Speed ~81 tok/s, Context 1M, Input text, Weights MIT; right column GPT-5.6 Sol rows AA Index 47 (#14/200), Price $4.00/$20.00, Speed ~59 tok/s, Context 1M, Input text+image, Weights proprietary; footer 'AA figures independent; DeepSeek price is vendor list off-peak.'

裁决

GPT-5.6 Sol 是更聪明的模型,GPT-5.6 Sol 在一项独立指数上领先十一个点,而 GPT-5.6 Sol 每输出 token 的成本要贵三十四倍。发布一个月后,这个决定已不是技术层面的,而是预算层面的。如果你的工作负载能体现出这一智能差距,Sol 就配得上它的溢价。如果体现不出,那么 DeepSeek V4 Pro 现在是前沿阵营中最安全的廉价选择,因为在 9 月 11 日的逆转之后,它也是唯一一个公开承诺继续留在 API 上的选项。

把便宜实惠的流量发往 V4 Pro,把高难度推理任务交给 Sol:GPT-5.6 Sol两者共用同一个密钥。

本文中的对比2

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