Head-to-Head Model Comparison

DeepSeek V4 Pro vs GPT-6 Astra

Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison

GetInfoUs अनुसंधान दल द्वारा समीक्षितअंतिम समीक्षा: October 2026संपादकीय नीति

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DeepSeek V4 ProProfile

GPT-6 AstraProfile

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%

OpenAI

GPT-6 Astra

ऑडियो और स्पीच AI मॉडल

OpenAI का GPT-6 Astra प्राकृतिक वॉइस सिंथेसिस, रियल-टाइम ऑडियो प्रोसेसिंग और ट्रांसक्रिप्शन के लिए निर्मित एक उन्नत AI मॉडल है, जो 272K कॉन्टेक्स्ट विंडो, 100 टोकन/सेकंड स्पीड और $10/$50 प्रति 1M टोकन कीमत के साथ 96/100 इंटेलीजेंस स्कोर प्र

Intelligence Index96 / 100

Input Token:

$10.00 / 1M

Output Token:

$50.00 / 1M

Context Window:

272K tokens

SWE-bench Verified:

82.4%

एक नज़र में मुख्य अंतर

DeepSeek V4 Pro is 10.7x cheaper for API usage (input + output tokens combined).
DeepSeek V4 Pro has a larger context window (1M vs 272K tokens).
GPT-6 Astra is faster at 100 tok/s vs 80 tok/s.
GPT-6 Astra leads on SWE-bench coding (82.4% vs 68.5%).

Need definitions for token pricing, context, or benchmarks?Explore AI Glossary →

Feature	DeepSeek V4 Pro	GPT-6 Astra
Intelligence Index Composite reasoning & knowledge score (0-100)	53	96
Provider	DeepSeek	OpenAI
Input Price Cost per million input tokens	$1.32 / 1M	$10.00 / 1M
Output Price Cost per million output tokens	$3.96 / 1M	$50.00 / 1M
Blended Price Weighted 7:2:1 cache:input:output per 1M	$0.76 / 1M	$7.70 / 1M
Context Window Maximum input + output tokens	1M tokens~1,500 A4 pages of text	272K tokens~408 A4 pages of text
Max Output Tokens Per single request	128K	128K
Throughput Speed Tokens generated per second	80 tok/s	100 tok/s
SWE-bench Verified Real-world software engineering	68.5%	82.4%
GPQA Diamond Graduate-level reasoning	81.2%	80.9%
Cached Input Price Prompt caching discount per 1M tokens	$0.14 / 1M	$1.00 / 1M

किस क्षेत्र में कौन आगे है?

At-a-glance decision framework

Coding

GPT-6 Astra

+13.9% SWE-bench lead

Cost

DeepSeek V4 Pro

10.7x cheaper monthly runtime

Speed

GPT-6 Astra

+25% faster generation

Context

DeepSeek V4 Pro

1M tokens window

सत्यापित बेंचमार्क स्कोर तुलना

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

DeepSeek V4 ProGPT-6 Astra

SWE-bench Verified (Autonomous Coding)

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

68.5%vs82.4%

GPQA Diamond (Doctorate-Level Science & Math)

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

81.2%vs80.9%

MMLU-Pro (Multi-task Language Understanding)

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

88.9%vs89.9%

LMSYS Chatbot Arena Elo

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

1438ptsvs1520pts

Humanity's Last Exam (Frontier Expert Knowledge)

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

15.6%vs18.2%

Terminal-Bench (Agentic Coding & Terminal Use)

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

46.5%vs63.8%

SciCode (Scientific Computing)

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

43%vs54.9%

LiveCodeBench (Competitive Coding)

Contamination-free competitive programming problems collected continuously over time.

70.2%vs79.8%

AIME (Advanced Math Competition)

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

91%vs93.6%

Long-Context Reasoning

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

90%vs91.2%

Generation Speed (Throughput)

Tokens emitted per second during active generation streaming.

80 tok/s vs100 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

GPT-6 Astra0.95s

Est. End-to-End Response (500 tokens)TTFT + generation time

DeepSeek V4 Pro6.83s

GPT-6 Astra5.95s

रियल-टाइम टोकन लागत सिम्युलेटर

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

Daily Input Tokens100K / day

10K500K1M

Daily Output Tokens30K / day

5K150K300K

Prompt Cache Hit Ratio50% cached

0% (Cold)50%90% (Warm)

DeepSeek V4 Pro Monthly API Bill

$5.75 / month

$1.32/1M in · $3.96/1M out

GPT-6 Astra Monthly API Bill

$61.50 / month

$10/1M in · $50/1M out

DeepSeek V4 Pro saves approximately $55.75 / month (91%) under this workload.10.7x 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

GPT-6 Astra · Strengths & Key Advantages

272K कॉन्टेक्स्ट विंडो और अधिकतम 128K आउटपुट टोकन क्षमता (SWE-bench Verified 82.4% · GPQA Diamond 80.9%)
100 टोकन/सेकंड की तेज़ जनरेशन स्पीड और मात्र 950ms का प्रथम टोकन लेटेंसी समय (TTFT)
$10/$50 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.

Metric	DeepSeek V4 Pro	GPT-6 Astra
Cost per Task Estimated USD to finish one task	$0.67	$2.15
Output Tokens / Task Tokens generated per task	52K	58K
Reasoning Tokens / Task Thinking tokens burned per task	25K	32K

तकनीकी विशिष्टताएँ (Specs)

Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.

Feature	DeepSeek V4 Pro	GPT-6 Astra
Official API Model ID (SDK)	deepseek-reasoner	gpt-6-astra
API Protocol	OpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI	OpenAI Responses API & Chat Completions v1
Release Date	2026-08	2026-09
Knowledge Cutoff	May 2026	June 2026
Architecture	Next-Gen Sparse MoE with Agent RL Tuning	Omni-Adaptive Autoregressive with Dynamic CoT
Parameters	MoE (Colossal)	Confidential
Enterprise Rate Limits (RPM / TPM)	Unlimited (Hardware-bound on self-hosted GPU) / 10,000 RPM Cloud · Unlimited local throughput / 10M+ TPM Managed Cloud	10,000 – 30,000 RPM (Tier 5 Enterprise) · 800,000 – 2,000,000 TPM
Long-Context Tier (>128K/200K)	Flat rate ($1.32/1M in) across full 1000K window	Flat rate ($10/1M in) across full 272K window
Prompt Cache Policy & TTL	Automatic prefix caching at $0.14/1M (no extra cache-write fee)	Automatic prefix caching at $1/1M (no extra cache-write fee)
Computer Use / GUI Agent	API / CLI Tool-Use & DOM Agent ready (no raw pixel desktop click loop)	Supported (Screen coordinate grounding, browser & desktop GUI action loops)
MCP & Parallel Tool Calling	Native MCP Client/Server ready · Parallel function calling · 100% Strict JSON Schema	Native MCP Client/Server ready · Parallel function calling · 100% Strict JSON Schema
Web Search Grounding & Sandbox	Supported via external Tavily/Exa Search & E2B/Docker Sandbox tools	Native Web Search tool + Hosted Code Interpreter & File Search RAG
Official Fine-Tuning Support	Full Weights SFT, LoRA, QLoRA, DPO & GRPO RL (Unsloth / Axolotl / Llama-Factory)	Supervised Fine-Tuning (SFT), Direct Preference (DPO) & Reinforcement Fine-Tuning (RFT)
Multimodal Token Billing	Text BPE (~4 chars/token)	Text BPE (~4 chars/token) · Vision (~258–765 tokens per image tile) · Audio (~25–32 tokens/sec)
Quantization & Min GPU VRAM	BF16 / 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 Classification	Open-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 Control	SOC2 Type II · GDPR · Zero Data Retention (ZDR) & HIPAA BAA Available on Enterprise Tier
Input Modalities	text	text, vision, audio
Output Modalities	text	text, audio

DeepSeek V4 Pro vs GPT-6 Astra: त्वरित प्रश्नोत्तर (FAQ)

Which is more intelligent, DeepSeek V4 Pro or GPT-6 Astra?

GPT-6 Astra is more intelligent. It scores 96 compared with 53 on the composite Intelligence Index.

Which model is faster?

GPT-6 Astra is faster, generating 100 tokens per second compared with 80 tokens per second.

Which model is cheaper to run?

DeepSeek V4 Pro is cheaper at $0.76 per 1M tokens blended, compared with $7.70 (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 0.95s.

Which model has a larger context window?

DeepSeek V4 Pro has a larger context window, supporting 1M tokens compared with 272K tokens.

निष्कर्ष

DeepSeek V4 Pro (ऑटोनॉमस एजेंट वर्कफ़्लो, टूल कॉलिंग और मल्टी-स्टेप ऑटोमेशन, एंटरप्राइज RAG सिस्टम और स्केलेबल API इंटीग्रेशन के लिए सर्वोत्तम।) और GPT-6 Astra (प्राकृतिक वॉइस सिंथेसिस, रियल-टाइम ऑडियो प्रोसेसिंग और ट्रांसक्रिप्शन, एंटरप्राइज RAG सिस्टम और स्केलेबल API इंटीग्रेशन के लिए सर्वोत्तम।) दोनों मजबूत विकल्प हैं: GPT-6 Astra जटिल रीजनिंग और कोडिंग बेंचमार्क में आगे है, GPT-6 Astra 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 GPT-6 Astra में से कौन बेहतर है?+

समग्र इंटेलिजेंस और कोडिंग बेंचमार्क में GPT-6 Astra आगे है। विस्तृत तुलना के लिए ऊपर SWE-bench और GPQA स्कोर देखें।

DeepSeek V4 Pro और GPT-6 Astra में किसका API सस्ता है?+

DeepSeek V4 Pro की इनपुट/आउटपुट कीमत $1.32 / $3.96 प्रति 1M टोकन है और GPT-6 Astra की $10.00 / $50.00 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 GPT-6 Astra में 272K टोकन है। जनरेशन स्पीड के मामले में GPT-6 Astra तेज़ है।

AI Terminology & Guide

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

Tokens & Pricing Context Window AI Benchmarks Reasoning Models Tool Calling Model Context Protocol (MCP)

DeepSeek V4 Pro vs GPT-6 Astra

किसी भी मॉडल को बदलें और तुलना करें

DeepSeek V4 Pro

GPT-6 Astra

किस क्षेत्र में कौन आगे है?

सत्यापित बेंचमार्क स्कोर तुलना

लेटेंसी और रिस्पॉन्स समय

रियल-टाइम टोकन लागत सिम्युलेटर

DeepSeek V4 Pro · Strengths & Key Advantages

Considerations & Trade-offs

GPT-6 Astra · Strengths & Key Advantages

Considerations & Trade-offs

Token Use & Task Economics

तकनीकी विशिष्टताएँ (Specs)

DeepSeek V4 Pro vs GPT-6 Astra: त्वरित प्रश्नोत्तर (FAQ)

निष्कर्ष

अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न (FAQ)

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