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Head-to-Head Model Comparison

DeepSeek V4 Pro vs Claude Opus 5.5

Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison

GetInfoUs अनुसंधान दल द्वारा समीक्षितअंतिम समीक्षा: October 2026संपादकीय नीति
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DeepSeek V4 Pro vs Claude Opus 5.5: Benchmarks, Pricing & Speed Comparison

DeepSeek का DeepSeek V4 Pro और Anthropic का Claude Opus 5.5 दो प्रमुख एआई मॉडल हैं। DeepSeek V4 Pro में 1M टोकन कॉन्टेक्स्ट विंडो है और इसकी कीमत $1.32/$3.96 प्रति 1M टोकन है, जबकि Claude Opus 5.5 में 1M टोकन कॉन्टेक्स्ट विंडो है और कीमत $4.00/$20.00 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

DeepSeek V4 Pro

ऑटोनॉमस एजेंटिक मॉडल

DeepSeek का DeepSeek V4 Pro ऑटोनॉमस एजेंट वर्कफ़्लो, टूल कॉलिंग और मल्टी-स्टेप ऑटोमेशन के लिए निर्मित एक उन्नत AI मॉडल है, जो 1M कॉन्टेक्स्ट विंडो, 80 टोकन/सेकंड स्पीड और $1.32/$3.96 प्रति 1M टोकन कीमत के साथ 53/100 इंटेलीजेंस स्कोर प्रदान

Intelligence Index53 / 100
Input Token:

$1.32 / 1M

Output Token:

$3.96 / 1M

Context Window:

1M tokens

SWE-bench Verified:

68.5%

Anthropic

Claude Opus 5.5

फ्लैगशिप फ्रंटियर मॉडल

Anthropic का Claude Opus 5.5 जटिल एंटरप्राइज रीजनिंग, कोडिंग और प्रोडक्शन AI वर्कफ़्लो के लिए निर्मित एक उन्नत AI मॉडल है, जो 1M कॉन्टेक्स्ट विंडो, 78 टोकन/सेकंड स्पीड और $4/$20 प्रति 1M टोकन कीमत के साथ 94/100 इंटेलीजेंस स्कोर प्रदान करता

Intelligence Index94 / 100
Input Token:

$4.00 / 1M

Output Token:

$20.00 / 1M

Context Window:

1M tokens

SWE-bench Verified:

84.6%

एक नज़र में मुख्य अंतर

  • DeepSeek V4 Pro is 4.3x cheaper for API usage (input + output tokens combined).
  • DeepSeek V4 Pro is faster at 80 tok/s vs 78 tok/s.
  • Claude Opus 5.5 leads on SWE-bench coding (84.6% vs 68.5%).
Need definitions for token pricing, context, or benchmarks?Explore AI Glossary →
FeatureDeepSeek V4 ProClaude Opus 5.5
Intelligence Index
Composite reasoning & knowledge score (0-100)
5394
Provider
DeepSeekAnthropic
Input Price
Cost per million input tokens
$1.32 / 1M$4.00 / 1M
Output Price
Cost per million output tokens
$3.96 / 1M$20.00 / 1M
Blended Price
Weighted 7:2:1 cache:input:output per 1M
$0.76 / 1M$3.08 / 1M
Context Window
Maximum input + output tokens
1M tokens~1,500 A4 pages of text1M tokens~1,500 A4 pages of text
Max Output Tokens
Per single request
128K128K
Throughput Speed
Tokens generated per second
80 tok/s78 tok/s
SWE-bench Verified
Real-world software engineering
68.5%84.6%
GPQA Diamond
Graduate-level reasoning
81.2%82.3%
Cached Input Price
Prompt caching discount per 1M tokens
$0.14 / 1M$0.40 / 1M

किस क्षेत्र में कौन आगे है?

At-a-glance decision framework
Coding
Claude Opus 5.5
+16.1% SWE-bench lead
Cost
DeepSeek V4 Pro
4.3x cheaper monthly runtime
Speed
DeepSeek V4 Pro
+3% faster generation
Context
Tied
1M tokens window

सत्यापित बेंचमार्क स्कोर तुलना

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

DeepSeek V4 ProClaude Opus 5.5
SWE-bench Verified (Autonomous Coding)

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

68.5%vs84.6%
GPQA Diamond (Doctorate-Level Science & Math)

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

81.2%vs82.3%
MMLU-Pro (Multi-task Language Understanding)

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

88.9%vs91.5%
LMSYS Chatbot Arena Elo

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

1438ptsvs1507pts
Humanity's Last Exam (Frontier Expert Knowledge)

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

15.6%vs19.8%
Terminal-Bench (Agentic Coding & Terminal Use)

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

46.5%vs66.4%
SciCode (Scientific Computing)

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

43%vs58.7%
LiveCodeBench (Competitive Coding)

Contamination-free competitive programming problems collected continuously over time.

70.2%vs83.1%
AIME (Advanced Math Competition)

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

91%vs95.4%
Long-Context Reasoning

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

90%vs92.6%
Generation Speed (Throughput)

Tokens emitted per second during active generation streaming.

80 tok/s vs78 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 V4 Pro0.58s
Claude Opus 5.51.40s
Est. End-to-End Response (500 tokens)TTFT + generation time
DeepSeek V4 Pro6.83s
Claude Opus 5.57.81s

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 V4 Pro Monthly API Bill
$5.75 / month
$1.32/1M in · $3.96/1M out
Claude Opus 5.5 Monthly API Bill
$24.60 / month
$4/1M in · $20/1M out
DeepSeek V4 Pro saves approximately $18.85 / month (77%) under this workload.4.3x Savings

DeepSeek V4 Pro · Strengths & Key Advantages

  • 1M कॉन्टेक्स्ट विंडो और अधिकतम 128K आउटपुट टोकन क्षमता (SWE-bench Verified 68.5% · GPQA Diamond 81.2%)
  • 80 टोकन/सेकंड की तेज़ जनरेशन स्पीड और मात्र 580ms का प्रथम टोकन लेटेंसी समय (TTFT)
  • ओपन-वेट्स आर्किटेक्चर (MoE (Colossal)) — 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

Claude Opus 5.5 · Strengths & Key Advantages

  • 1M कॉन्टेक्स्ट विंडो और अधिकतम 128K आउटपुट टोकन क्षमता (SWE-bench Verified 84.6% · GPQA Diamond 82.3%)
  • 78 टोकन/सेकंड की तेज़ जनरेशन स्पीड और मात्र 1400ms का प्रथम टोकन लेटेंसी समय (TTFT)
  • $4/$20 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 V4 ProClaude Opus 5.5
Cost per Task
Estimated USD to finish one task
$0.67$3.85
Output Tokens / Task
Tokens generated per task
52K68K
Reasoning Tokens / Task
Thinking tokens burned per task
25K42K

तकनीकी विशिष्टताएँ (Specs)

Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.

FeatureDeepSeek V4 ProClaude Opus 5.5
Official API Model ID (SDK)deepseek-reasonerclaude-opus-5-5-20260901
API ProtocolOpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGIAnthropic Messages API + AWS Bedrock + Vertex AI
Release Date2026-082026-09
Knowledge CutoffMay 2026June 2026
ArchitectureNext-Gen Sparse MoE with Agent RL TuningExtended Autonomous Hybrid Reasoning Transformer
ParametersMoE (Colossal)Confidential
Enterprise Rate Limits (RPM / TPM)Unlimited (Hardware-bound on self-hosted GPU) / 10,000 RPM Cloud · Unlimited local throughput / 10M+ TPM Managed Cloud4,000 – 10,000 RPM (Tier 4 + Priority Tier) · 4,000,000 – 10,000,000 TPM
Long-Context Tier (>128K/200K)Flat rate ($1.32/1M in) across full 1000K windowStandard rate up to 200K tokens; 2x input/output tier above 200K tokens
Prompt Cache Policy & TTLAutomatic prefix caching at $0.14/1M (no extra cache-write fee)$0.4/1M cached read (90% off); 5-min default & 1-hour extended TTL
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 Citations + Code Execution Tool + MCP Connectors
Official Fine-Tuning SupportFull Weights SFT, LoRA, QLoRA, DPO & GRPO RL (Unsloth / Axolotl / Llama-Factory)Custom Model Tuning via Amazon Bedrock & Prompt Distillation
Multimodal Token BillingText BPE (~4 chars/token)Text BPE (~4 chars/token) · Vision (~258–765 tokens per image tile)
Quantization & Min GPU VRAMBF16 / FP16, FP8 Dynamic, INT4 AWQ / GPTQ, GGUF (Q4_K_M / Q8_0) · 43 GB VRAM (4-bit Quantized) · 151 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)Anthropic RSP ASL-2 / ASL-3 Constitutional Safety Evaluated
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
Output Modalitiestexttext

DeepSeek V4 Pro vs Claude Opus 5.5: त्वरित प्रश्नोत्तर (FAQ)

Which is more intelligent, DeepSeek V4 Pro or Claude Opus 5.5?

Claude Opus 5.5 is more intelligent. It scores 94 compared with 53 on the composite Intelligence Index.

Which model is faster?

DeepSeek V4 Pro is faster, generating 80 tokens per second compared with 78 tokens per second.

Which model is cheaper to run?

DeepSeek V4 Pro is cheaper at $0.76 per 1M tokens blended, compared with $3.08 (7:2:1 cache:input:output ratio).

Which model has lower latency?

DeepSeek V4 Pro has lower latency, with a time to first token of 0.58s compared with 1.40s.

निष्कर्ष

DeepSeek V4 Pro (ऑटोनॉमस एजेंट वर्कफ़्लो, टूल कॉलिंग और मल्टी-स्टेप ऑटोमेशन, एंटरप्राइज RAG सिस्टम और स्केलेबल API इंटीग्रेशन के लिए सर्वोत्तम।) और Claude Opus 5.5 (जटिल एंटरप्राइज रीजनिंग, कोडिंग और प्रोडक्शन AI वर्कफ़्लो, एंटरप्राइज RAG सिस्टम और स्केलेबल API इंटीग्रेशन के लिए सर्वोत्तम।) दोनों मजबूत विकल्प हैं: Claude Opus 5.5 जटिल रीजनिंग और कोडिंग बेंचमार्क में आगे है, DeepSeek V4 Pro तेज़ टोकन जनरेशन देता है, और DeepSeek V4 Pro बड़े पैमाने के API उपयोग के लिए अधिक किफायती है।

अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न (FAQ)

कोडिंग और रीजनिंग के लिए DeepSeek V4 Pro या Claude Opus 5.5 में से कौन बेहतर है?+

समग्र इंटेलिजेंस और कोडिंग बेंचमार्क में Claude Opus 5.5 आगे है। विस्तृत तुलना के लिए ऊपर SWE-bench और GPQA स्कोर देखें।

DeepSeek V4 Pro और Claude Opus 5.5 में किसका API सस्ता है?+

DeepSeek V4 Pro की इनपुट/आउटपुट कीमत $1.32 / $3.96 प्रति 1M टोकन है और Claude Opus 5.5 की $4.00 / $20.00 है। समग्र लागत में DeepSeek V4 Pro अधिक किफायती है।

किस मॉडल का कॉन्टेक्स्ट विंडो और स्पीड बेहतर है?+

DeepSeek V4 Pro में 1M टोकन कॉन्टेक्स्ट विंडो है जबकि Claude Opus 5.5 में 1M टोकन है। जनरेशन स्पीड के मामले में DeepSeek V4 Pro तेज़ है।

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

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