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Head-to-Head Model Comparison

DeepSeek V3 vs GPT-4o

Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison

GetInfoUs अनुसंधान दल द्वारा समीक्षितअंतिम समीक्षा: October 2026संपादकीय नीति
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DeepSeek V3 vs GPT-4o: Benchmarks, Pricing & Speed Comparison

DeepSeek का DeepSeek V3 और OpenAI का GPT-4o दो प्रमुख एआई मॉडल हैं। DeepSeek V3 में 128K टोकन कॉन्टेक्स्ट विंडो है और इसकी कीमत $0.27/$1.10 प्रति 1M टोकन है, जबकि GPT-4o में 128K टोकन कॉन्टेक्स्ट विंडो है और कीमत $2.50/$10.00 प्रति 1M टोकन है। यहाँ दोनों के बेंचमार्क, गति और लागत का विश्लेषण दिया गया है।

आमने-सामने मॉडल तुलना (VS)

किसी भी मॉडल को बदलें और तुलना करें

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

ओपन-वेट्स फाउंडेशन मॉडल

DeepSeek का DeepSeek V3 प्राइवेट क्लाउड सेल्फ-होस्टिंग, फ़ाइन-ट्यूनिंग और पूर्ण डेटा गोपनीयता के लिए निर्मित एक उन्नत AI मॉडल है, जो 128K कॉन्टेक्स्ट विंडो, 60 टोकन/सेकंड स्पीड और $0.27/$1.1 प्रति 1M टोकन कीमत के साथ 44/100 इंटेलीजेंस स्कोर

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

ऑडियो और स्पीच AI मॉडल

OpenAI का GPT-4o प्राकृतिक वॉइस सिंथेसिस, रियल-टाइम ऑडियो प्रोसेसिंग और ट्रांसक्रिप्शन के लिए निर्मित एक उन्नत AI मॉडल है, जो 128K कॉन्टेक्स्ट विंडो, 105 टोकन/सेकंड स्पीड और $2.5/$10 प्रति 1M टोकन कीमत के साथ 41/100 इंटेलीजेंस स्कोर प्रदान

Intelligence Index41 / 100
Input Token:

$2.50 / 1M

Output Token:

$10.00 / 1M

Context Window:

128K tokens

SWE-bench Verified:

38.8%

एक नज़र में मुख्य अंतर

  • 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 →
FeatureDeepSeek 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

किस क्षेत्र में कौन आगे है?

At-a-glance decision framework
Coding
DeepSeek V3
+10.4% SWE-bench lead
Cost
DeepSeek V3
9.8x cheaper monthly runtime
Speed
GPT-4o
+75% faster generation
Context
Tied
128K tokens window

सत्यापित बेंचमार्क स्कोर तुलना

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

लेटेंसी और रिस्पॉन्स समय

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

रियल-टाइम टोकन लागत सिम्युलेटर

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

  • 128K कॉन्टेक्स्ट विंडो और अधिकतम 8K आउटपुट टोकन क्षमता (SWE-bench Verified 49.2% · GPQA Diamond 59.1%)
  • 60 टोकन/सेकंड की तेज़ जनरेशन स्पीड और मात्र 680ms का प्रथम टोकन लेटेंसी समय (TTFT)
  • ओपन-वेट्स आर्किटेक्चर (671B) — vLLM, Ollama या निजी GPU क्लस्टर पर सेल्फ-होस्टिंग के लिए उपयुक्त
Considerations & Trade-offs
  • पूर्ण प्रिसिजन में लोकल GPU सर्वर पर चलाने के लिए पर्याप्त VRAM और हार्डवेयर संसाधनों की आवश्यकता होती है
  • अत्यंत जटिल वैज्ञानिक शोध कार्यों में शीर्ष फ्लैगशिप रीजनिंग मॉडल की तुलना में गहराई थोड़ी कम हो सकती है

GPT-4o · Strengths & Key Advantages

  • 128K कॉन्टेक्स्ट विंडो और अधिकतम 16K आउटपुट टोकन क्षमता (SWE-bench Verified 38.8% · GPQA Diamond 53.6%)
  • 105 टोकन/सेकंड की तेज़ जनरेशन स्पीड और मात्र 410ms का प्रथम टोकन लेटेंसी समय (TTFT)
  • $2.5/$10 प्रति 1M टोकन कीमत पर प्रॉम्प्ट कैशिंग, फंक्शन कॉलिंग और स्ट्रक्चर्ड JSON आउटपुट का पूर्ण समर्थन
Considerations & Trade-offs
  • प्रोप्राइटरी क्लाउड मॉडल — इसके वेट्स को ऑफ़लाइन लोकल सर्वर पर डाउनलोड नहीं किया जा सकता
  • उच्च-वॉल्यूम प्रोडक्शन ट्रैफ़िक में लागत कम रखने के लिए प्रॉम्प्ट कैशिंग और बैच API का उपयोग आवश्यक है

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

तकनीकी विशिष्टताएँ (Specs)

Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.

FeatureDeepSeek 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: त्वरित प्रश्नोत्तर (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.

निष्कर्ष

DeepSeek V3 (प्राइवेट क्लाउड सेल्फ-होस्टिंग, फ़ाइन-ट्यूनिंग और पूर्ण डेटा गोपनीयता, एंटरप्राइज RAG सिस्टम और स्केलेबल API इंटीग्रेशन के लिए सर्वोत्तम।) और GPT-4o (प्राकृतिक वॉइस सिंथेसिस, रियल-टाइम ऑडियो प्रोसेसिंग और ट्रांसक्रिप्शन, एंटरप्राइज RAG सिस्टम और स्केलेबल API इंटीग्रेशन के लिए सर्वोत्तम।) दोनों मजबूत विकल्प हैं: DeepSeek V3 जटिल रीजनिंग और कोडिंग बेंचमार्क में आगे है, GPT-4o तेज़ टोकन जनरेशन देता है, और DeepSeek V3 बड़े पैमाने के API उपयोग के लिए अधिक किफायती है।

अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न (FAQ)

कोडिंग और रीजनिंग के लिए DeepSeek V3 या GPT-4o में से कौन बेहतर है?+

समग्र इंटेलिजेंस और कोडिंग बेंचमार्क में DeepSeek V3 आगे है। विस्तृत तुलना के लिए ऊपर SWE-bench और GPQA स्कोर देखें।

DeepSeek V3 और GPT-4o में किसका API सस्ता है?+

DeepSeek V3 की इनपुट/आउटपुट कीमत $0.27 / $1.10 प्रति 1M टोकन है और GPT-4o की $2.50 / $10.00 है। समग्र लागत में DeepSeek V3 अधिक किफायती है।

किस मॉडल का कॉन्टेक्स्ट विंडो और स्पीड बेहतर है?+

DeepSeek V3 में 128K टोकन कॉन्टेक्स्ट विंडो है जबकि GPT-4o में 128K टोकन है। जनरेशन स्पीड के मामले में GPT-4o तेज़ है।

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स्रोत: DeepSeek और OpenAI आधिकारिक API दस्तावेज़ और स्वतंत्र बेंचमार्क मूल्यांकन (2026)।