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Head-to-Head Model Comparison

DeepSeek V3 vs GPT-4o

Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison

Vérifié par l’équipe de recherche de GetInfoUsDernière révision : October 2026Politique éditoriale
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DeepSeek V3 vs GPT-4o: Benchmarks, Pricing & Speed Comparison

DeepSeek V3 de DeepSeek et GPT-4o de OpenAI sont deux modèles d’IA de premier plan. DeepSeek V3 propose une fenêtre de contexte de 128K tokens au tarif de $0.27/$1.10 par million de tokens, tandis que GPT-4o offre 128K tokens de contexte à $2.50/$10.00 par million de tokens. Découvrez ci-dessous le comparatif détaillé des performances et des coûts.

Comparaison Face-à-Face (VS)

Changez et Comparez les Modèles

Select any AI models from our verified benchmark database to generate live side-by-side matrices.

Profile
Profile
Multi-Model Arena Stack:
5-Model Matrix Workbench
Popular Matchups:DeepSeek V3 vs GPT-4o
DeepSeek

DeepSeek V3

Modèle de Base à Poids Ouverts

DeepSeek V3 de DeepSeek est un modèle d’IA conçu pour l’auto-hébergement sur infrastructure privée, le fine-tuning et la souveraineté des données, offrant une fenêtre de contexte de 128K, une vitesse de 60 tokens/s, un indice d’intelligence

Intelligence Index44 / 100
Input Token:

$0.27 / 1M

Output Token:

$1.10 / 1M

Context Window:

128K tokens

SWE-bench Verified:

49.2%

OpenAI

GPT-4o

Modèle Audio et Vocal Natif

GPT-4o de OpenAI est un modèle d’IA conçu pour la synthèse vocale naturelle, la transcription audio et le dialogue parlé en temps réel, offrant une fenêtre de contexte de 128K, une vitesse de 105 tokens/s, un indice d’intelligence de 41/100

Intelligence Index41 / 100
Input Token:

$2.50 / 1M

Output Token:

$10.00 / 1M

Context Window:

128K tokens

SWE-bench Verified:

38.8%

Différences Clés en un Coup d’Œil

  • DeepSeek V3 is 9.8x cheaper for API usage (input + output tokens combined).
  • GPT-4o is faster at 105 tok/s vs 60 tok/s.
  • DeepSeek V3 leads on SWE-bench coding (49.2% vs 38.8%).
Need definitions for token pricing, context, or benchmarks?Explore AI Glossary →
CaractéristiqueDeepSeek V3GPT-4o
Intelligence Index
Composite reasoning & knowledge score (0-100)
4441
Provider
DeepSeekOpenAI
Input Price
Cost per million input tokens
$0.27 / 1M$2.50 / 1M
Output Price
Cost per million output tokens
$1.10 / 1M$10.00 / 1M
Blended Price
Weighted 7:2:1 cache:input:output per 1M
$0.21 / 1M$2.38 / 1M
Context Window
Maximum input + output tokens
128K tokens~192 A4 pages of text128K tokens~192 A4 pages of text
Max Output Tokens
Per single request
8K16K
Throughput Speed
Tokens generated per second
60 tok/s105 tok/s
SWE-bench Verified
Real-world software engineering
49.2%38.8%
GPQA Diamond
Graduate-level reasoning
59.1%53.6%
Cached Input Price
Prompt caching discount per 1M tokens
$0.07 / 1M$1.25 / 1M

Qui gagne où ?

At-a-glance decision framework
Code
DeepSeek V3
+10.4% SWE-bench lead
Coût
DeepSeek V3
9.8x cheaper monthly runtime
Vitesse
GPT-4o
+75% faster generation
Contexte
Tied
128K tokens window

Scores de Benchmarks Vérifiés

Official evaluation metrics verified by independent third-party research labs.

DeepSeek V3GPT-4o
SWE-bench Verified (Autonomous Coding)

Industry benchmark evaluating real-world GitHub issue resolution and multi-file debugging.

49.2%vs38.8%
GPQA Diamond (Doctorate-Level Science & Math)

Challenging questions created by domain experts to test complex PhD-level reasoning.

59.1%vs53.6%
MMLU-Pro (Multi-task Language Understanding)

Hardened reasoning and academic knowledge benchmark with reduced lucky-guess probability.

75.9%vs72.6%
LMSYS Chatbot Arena Elo

Crowdsourced human preference evaluation based on blind, head-to-head model battles.

1300ptsvs1286pts
Humanity's Last Exam (Frontier Expert Knowledge)

Extremely difficult, closed-ended questions spanning the frontier of human expert knowledge.

9.5%vs4.1%
Terminal-Bench (Agentic Coding & Terminal Use)

Autonomous multi-step tasks executed inside a real command-line terminal environment.

32.5%vs18.5%
SciCode (Scientific Computing)

Research-grade coding problems drawn from real scientific and numerical workloads.

29.5%vs27.3%
LiveCodeBench (Competitive Coding)

Contamination-free competitive programming problems collected continuously over time.

51.7%vs43.9%
AIME (Advanced Math Competition)

American Invitational Mathematics Examination — multi-step Olympiad-level reasoning.

68%vs29.7%
Long-Context Reasoning

Accuracy when reasoning over very large inputs that fill the model context window.

68.3%vs58.2%
Generation Speed (Throughput)

Tokens emitted per second during active generation streaming.

60 tok/s vs105 tok/s

Latence et Temps de Réponse

Time to first token (TTFT) and estimated end-to-end response time for a typical 500-token response.

Time to First Token (TTFT)Lower is better
DeepSeek V30.68s
GPT-4o0.41s
Est. End-to-End Response (500 tokens)TTFT + generation time
DeepSeek V39.01s
GPT-4o5.17s

Simulateur Interactif de Coût de Tokens

Adjust sliders to calculate projected monthly cloud API spending with prompt caching discounts.

100K / day
10K500K1M
30K / day
5K150K300K
50% cached
0% (Cold)50%90% (Warm)
DeepSeek V3 Monthly API Bill
$1.50 / month
$0.27/1M in · $1.1/1M out
GPT-4o Monthly API Bill
$14.63 / month
$2.5/1M in · $10/1M out
DeepSeek V3 saves approximately $13.13 / month (90%) under this workload.9.8x Savings

DeepSeek V3 · Strengths & Key Advantages

  • Fenêtre de contexte de 128K et capacité de sortie maximale de 8K tokens (SWE-bench Verified 49.2% · GPQA Diamond 59.1%)
  • Débit rapide de 60 tokens/seconde avec une latence au premier token (TTFT) de 680 ms
  • Poids ouverts (671B) permettant un déploiement sur site ou cloud privé via vLLM, SGLang ou Ollama
Considerations & Trade-offs
  • Nécessite des serveurs GPU dotés de suffisamment de mémoire VRAM pour l’inférence locale à pleine précision
  • Sur les problèmes de recherche fondamentale très complexes, les modèles de raisonnement lourd restent supérieurs

GPT-4o · Strengths & Key Advantages

  • Fenêtre de contexte de 128K et capacité de sortie maximale de 16K tokens (SWE-bench Verified 38.8% · GPQA Diamond 53.6%)
  • Débit rapide de 105 tokens/seconde avec une latence au premier token (TTFT) de 410 ms
  • Tarification API optimisée ($2.5/$10 par million de tokens) avec prise en charge du cache de prompts et des schémas JSON stricts
Considerations & Trade-offs
  • Modèle cloud propriétaire ne permettant pas le téléchargement local des poids sur serveur isolé
  • Pour les charges à très fort volume, l’activation du cache de prompts et de l’API Batch est recommandée

Token Use & Task Economics

Estimated cost and token consumption to complete one representative agentic task.

MetricDeepSeek V3GPT-4o
Cost per Task
Estimated USD to finish one task
$0.14$0.68
Output Tokens / Task
Tokens generated per task
45K24K
Reasoning Tokens / Task
Thinking tokens burned per task
0K0K

Spécifications Techniques

Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.

CaractéristiqueDeepSeek V3GPT-4o
Official API Model ID (SDK)deepseek-chatgpt-4o
API ProtocolOpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGIOpenAI Responses API & Chat Completions v1
Release Date2024-122024-05
Knowledge CutoffJuly 2024October 2023
Architecture671B Mixture-of-Experts (37B active)Omni-Multimodal Dense
Parameters671BConfidential
Enterprise Rate Limits (RPM / TPM)Unlimited (Hardware-bound on self-hosted GPU) / 10,000 RPM Cloud · Unlimited local throughput / 10M+ TPM Managed Cloud10,000 – 30,000 RPM (Tier 5 Enterprise) · 800,000 – 2,000,000 TPM
Long-Context Tier (>128K/200K)Flat rate ($0.27/1M in) across full 128K windowFlat rate ($2.5/1M in) across full 128K window
Prompt Cache Policy & TTLAutomatic prefix caching at $0.07/1M (no extra cache-write fee)Automatic prefix caching at $1.25/1M (no extra cache-write fee)
Computer Use / GUI AgentAPI / CLI Tool-Use & DOM Agent ready (no raw pixel desktop click loop)Supported (Screen coordinate grounding, browser & desktop GUI action loops)
MCP & Parallel Tool CallingNative MCP Client/Server ready · Parallel function calling · 100% Strict JSON SchemaNative MCP Client/Server ready · Parallel function calling · 100% Strict JSON Schema
Web Search Grounding & SandboxSupported via external Tavily/Exa Search & E2B/Docker Sandbox toolsNative Web Search tool + Hosted Code Interpreter & File Search RAG
Official Fine-Tuning SupportFull Weights SFT, LoRA, QLoRA, DPO & GRPO RL (Unsloth / Axolotl / Llama-Factory)Supervised Fine-Tuning (SFT), Direct Preference (DPO) & Reinforcement Fine-Tuning (RFT)
Multimodal Token BillingText BPE (~4 chars/token)Text BPE (~4 chars/token) · Vision (~258–765 tokens per image tile) · Audio (~25–32 tokens/sec)
Quantization & Min GPU VRAMBF16 / FP16, FP8 Dynamic, INT4 AWQ / GPTQ, GGUF (Q4_K_M / Q8_0) · 416 GB VRAM (4-bit Quantized) · 1443 GB VRAM (Native BF16)Cloud-Hosted Proprietary (FP8 / BF16 Tensor Core Cluster) · Zero Local VRAM Required (100% Serverless Cloud API)
Safety & Frontier ClassificationOpen-Weights System Card + Customizable Guardrail Layer (Llama Guard / ShieldGemma)OpenAI Preparedness Framework Audited & System Card Published
Enterprise Compliance (ZDR/HIPAA/SOC2)100% Air-Gapped On-Premises / Private VPC · Full HIPAA, GDPR & SOC2 ControlSOC2 Type II · GDPR · Zero Data Retention (ZDR) & HIPAA BAA Available on Enterprise Tier
Input Modalitiestexttext, vision, audio
Output Modalitiestexttext, audio

DeepSeek V3 vs GPT-4o: Réponses Rapides (FAQ)

Which is more intelligent, DeepSeek V3 or GPT-4o?

DeepSeek V3 is more intelligent. It scores 44 compared with 41 on the composite Intelligence Index.

Which model is faster?

GPT-4o is faster, generating 105 tokens per second compared with 60 tokens per second.

Which model is cheaper to run?

DeepSeek V3 is cheaper at $0.21 per 1M tokens blended, compared with $2.38 (7:2:1 cache:input:output ratio).

Which model has lower latency?

GPT-4o has lower latency, with a time to first token of 0.41s compared with 0.68s.

Verdict

DeepSeek V3 (Conçu pour l’auto-hébergement sur infrastructure privée, le fine-tuning et la souveraineté des données, l’intégration RAG et les pipelines de production évolutifs.) et GPT-4o (Conçu pour la synthèse vocale naturelle, la transcription audio et le dialogue parlé en temps réel, l’intégration RAG et les pipelines de production évolutifs.) répondent à des besoins complémentaires : DeepSeek V3 domine sur les benchmarks de raisonnement et de programmation, GPT-4o assure un débit supérieur et DeepSeek V3 offre le meilleur rapport coût-efficacité en production.

Questions fréquentes

Quel modèle choisir pour le code et le raisonnement, DeepSeek V3 ou GPT-4o ?+

Sur l’indice d’intelligence composite et les tests de code, DeepSeek V3 prend l’avantage. Consultez les scores SWE-bench et GPQA ci-dessus pour plus de détails.

Quelle est la différence de prix API entre DeepSeek V3 et GPT-4o ?+

DeepSeek V3 est facturé $0.27 / $1.10 par million de tokens (entrée/sortie) contre $2.50 / $10.00 pour GPT-4o. En coût pondéré, DeepSeek V3 est plus économique.

Quel modèle offre la plus grande fenêtre de contexte et la meilleure vitesse ?+

DeepSeek V3 prend en charge 128K tokens contre 128K tokens pour GPT-4o. Côté vitesse de génération, GPT-4o est le plus rapide.

AI Terminology & Guide
Explore Glossary →

Understand key metrics like context window, token pricing, reasoning mode, and SWE-bench scores in our comprehensive AI glossary.

Tokens & PricingContext WindowAI BenchmarksReasoning ModelsTool CallingModel Context Protocol (MCP)

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Les scores de benchmarks, tarifs par token et limites évoluent rapidement. Vérifiez toujours les spécifications actuelles sur la documentation officielle du fournisseur.

Sources: Documentation API officielle de DeepSeek et OpenAI, fiches système et benchmarks indépendants (2026).