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Head-to-Head Model Comparison

GPT-6 Luna vs DeepSeek V4.1-Flash

Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison

GetInfoUs अनुसंधान दल द्वारा समीक्षितअंतिम समीक्षा: October 2026संपादकीय नीति
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GPT-6 Luna vs DeepSeek V4.1-Flash: Benchmarks, Pricing & Speed Comparison

OpenAI का GPT-6 Luna और DeepSeek का DeepSeek V4.1-Flash दो प्रमुख एआई मॉडल हैं। GPT-6 Luna में 272K टोकन कॉन्टेक्स्ट विंडो है और इसकी कीमत $0.10/$0.50 प्रति 1M टोकन है, जबकि DeepSeek V4.1-Flash में 1M टोकन कॉन्टेक्स्ट विंडो है और कीमत $0.30/$1.20 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:
OpenAI

GPT-6 Luna

हल्का और किफायती मॉडल

OpenAI का GPT-6 Luna किफायती टोकन लागत और तेज़ प्रोडक्शन इन्फरेंस के लिए निर्मित एक उन्नत AI मॉडल है, जो 272K कॉन्टेक्स्ट विंडो, 245 टोकन/सेकंड स्पीड और $0.1/$0.5 प्रति 1M टोकन कीमत के साथ 67/100 इंटेलीजेंस स्कोर प्रदान करता है।

Intelligence Index67 / 100
Input Token:

$0.10 / 1M

Output Token:

$0.50 / 1M

Context Window:

272K tokens

SWE-bench Verified:

70.5%

DeepSeek

DeepSeek V4.1-Flash

ओपन-वेट्स फाउंडेशन मॉडल

DeepSeek का DeepSeek V4.1-Flash प्राइवेट क्लाउड सेल्फ-होस्टिंग, फ़ाइन-ट्यूनिंग और पूर्ण डेटा गोपनीयता के लिए निर्मित एक उन्नत AI मॉडल है, जो 1M कॉन्टेक्स्ट विंडो, 110 टोकन/सेकंड स्पीड और $0.3/$1.2 प्रति 1M टोकन कीमत के साथ 58/100 इंटेलीजेंस

Intelligence Index58 / 100
Input Token:

$0.30 / 1M

Output Token:

$1.20 / 1M

Context Window:

1M tokens

SWE-bench Verified:

74.2%

एक नज़र में मुख्य अंतर

  • GPT-6 Luna is 2.5x cheaper for API usage (input + output tokens combined).
  • DeepSeek V4.1-Flash has a larger context window (1M vs 272K tokens).
  • GPT-6 Luna is faster at 245 tok/s vs 110 tok/s.
  • DeepSeek V4.1-Flash leads on SWE-bench coding (74.2% vs 70.5%).
Need definitions for token pricing, context, or benchmarks?Explore AI Glossary →
FeatureGPT-6 LunaDeepSeek V4.1-Flash
Intelligence Index
Composite reasoning & knowledge score (0-100)
6758
Provider
OpenAIDeepSeek
Input Price
Cost per million input tokens
$0.10 / 1M$0.30 / 1M
Output Price
Cost per million output tokens
$0.50 / 1M$1.20 / 1M
Blended Price
Weighted 7:2:1 cache:input:output per 1M
$0.08 / 1M$0.18 / 1M
Context Window
Maximum input + output tokens
272K tokens~408 A4 pages of text1M tokens~1,500 A4 pages of text
Max Output Tokens
Per single request
128K384K
Throughput Speed
Tokens generated per second
245 tok/s110 tok/s
SWE-bench Verified
Real-world software engineering
70.5%74.2%
GPQA Diamond
Graduate-level reasoning
73.5%90.9%
Cached Input Price
Prompt caching discount per 1M tokens
$0.01 / 1M$0.01 / 1M

किस क्षेत्र में कौन आगे है?

At-a-glance decision framework
Coding
DeepSeek V4.1-Flash
+3.7% SWE-bench lead
Cost
GPT-6 Luna
2.5x cheaper monthly runtime
Speed
GPT-6 Luna
+123% faster generation
Context
DeepSeek V4.1-Flash
1M tokens window

सत्यापित बेंचमार्क स्कोर तुलना

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

GPT-6 LunaDeepSeek V4.1-Flash
SWE-bench Verified (Autonomous Coding)

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

70.5%vs74.2%
GPQA Diamond (Doctorate-Level Science & Math)

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

73.5%vs90.9%
MMLU-Pro (Multi-task Language Understanding)

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

86%vs89.5%
LMSYS Chatbot Arena Elo

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

1405ptsvs1455pts
Humanity's Last Exam (Frontier Expert Knowledge)

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

13%vs16.8%
Terminal-Bench (Agentic Coding & Terminal Use)

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

44%vs31.2%
SciCode (Scientific Computing)

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

41%vs48%
LiveCodeBench (Competitive Coding)

Contamination-free competitive programming problems collected continuously over time.

68%vs73%
AIME (Advanced Math Competition)

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

90.2%vs92.4%
Long-Context Reasoning

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

80%vs93%
Generation Speed (Throughput)

Tokens emitted per second during active generation streaming.

245 tok/s vs110 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
GPT-6 Luna0.38s
DeepSeek V4.1-Flash0.46s
Est. End-to-End Response (500 tokens)TTFT + generation time
GPT-6 Luna2.42s
DeepSeek V4.1-Flash5.01s

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)
GPT-6 Luna Monthly API Bill
$0.61 / month
$0.1/1M in · $0.5/1M out
DeepSeek V4.1-Flash Monthly API Bill
$1.54 / month
$0.3/1M in · $1.2/1M out
GPT-6 Luna saves approximately $0.92 / month (60%) under this workload.2.5x Savings

GPT-6 Luna · Strengths & Key Advantages

  • 272K कॉन्टेक्स्ट विंडो और अधिकतम 128K आउटपुट टोकन क्षमता (SWE-bench Verified 70.5% · GPQA Diamond 73.5%)
  • 245 टोकन/सेकंड की तेज़ जनरेशन स्पीड और मात्र 380ms का प्रथम टोकन लेटेंसी समय (TTFT)
  • $0.1/$0.5 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
  • अत्यंत जटिल वैज्ञानिक शोध कार्यों में शीर्ष फ्लैगशिप रीजनिंग मॉडल की तुलना में गहराई थोड़ी कम हो सकती है

DeepSeek V4.1-Flash · Strengths & Key Advantages

  • 1M कॉन्टेक्स्ट विंडो और अधिकतम 384K आउटपुट टोकन क्षमता (SWE-bench Verified 74.2% · GPQA Diamond 90.9%)
  • 110 टोकन/सेकंड की तेज़ जनरेशन स्पीड और मात्र 460ms का प्रथम टोकन लेटेंसी समय (TTFT)
  • ओपन-वेट्स आर्किटेक्चर (763B total (8B prefill / 16B decode )) — 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

Token Use & Task Economics

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

MetricGPT-6 LunaDeepSeek V4.1-Flash
Cost per Task
Estimated USD to finish one task
$0.13$0.27
Output Tokens / Task
Tokens generated per task
46K58K
Reasoning Tokens / Task
Thinking tokens burned per task
21K28K

तकनीकी विशिष्टताएँ (Specs)

Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.

FeatureGPT-6 LunaDeepSeek V4.1-Flash
Official API Model ID (SDK)gpt-6-lunadeepseek-reasoner
API ProtocolOpenAI Responses API & Chat Completions v1OpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI
Release Date2026-092026-09
Knowledge CutoffApril 2026June 2026
ArchitectureUltra-budget compact reasoning modelCausal Encoder-Decoder (20 enc + 20 dec layers)
ParametersConfidential763B total (8B prefill / 16B decode active)
Enterprise Rate Limits (RPM / TPM)10,000 – 30,000 RPM (Tier 5 Enterprise) · 800,000 – 2,000,000 TPMUnlimited (Hardware-bound on self-hosted GPU) / 10,000 RPM Cloud · Unlimited local throughput / 10M+ TPM Managed Cloud
Long-Context Tier (>128K/200K)Flat rate ($0.1/1M in) across full 272K windowFlat rate ($0.3/1M in) across full 1000K window
Prompt Cache Policy & TTLAutomatic prefix caching at $0.01/1M (no extra cache-write fee)Automatic prefix caching at $0.006/1M (no extra cache-write fee)
Computer Use / GUI AgentSupported (Screen coordinate grounding, browser & desktop GUI action loops)API / CLI Tool-Use & DOM Agent ready (no raw pixel desktop click loop)
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 & SandboxNative Web Search tool + Hosted Code Interpreter & File Search RAGSupported via external Tavily/Exa Search & E2B/Docker Sandbox tools
Official Fine-Tuning SupportSupervised Fine-Tuning (SFT), Direct Preference (DPO) & Reinforcement Fine-Tuning (RFT)Full Weights SFT, LoRA, QLoRA, DPO & GRPO RL (Unsloth / Axolotl / Llama-Factory)
Multimodal Token BillingText BPE (~4 chars/token) · Vision (~258–765 tokens per image tile)Text BPE (~4 chars/token) · Vision (~258–765 tokens per image tile)
Quantization & Min GPU VRAMCloud-Hosted Proprietary (FP8 / BF16 Tensor Core Cluster) · Zero Local VRAM Required (100% Serverless Cloud API)BF16 / FP16, FP8 Dynamic, INT4 AWQ / GPTQ, GGUF (Q4_K_M / Q8_0) · 473 GB VRAM (4-bit Quantized) · 1640 GB VRAM (Native BF16)
Safety & Frontier ClassificationOpenAI Preparedness Framework Audited & System Card PublishedOpen-Weights System Card + Customizable Guardrail Layer (Llama Guard / ShieldGemma)
Enterprise Compliance (ZDR/HIPAA/SOC2)SOC2 Type II · GDPR · Zero Data Retention (ZDR) & HIPAA BAA Available on Enterprise Tier100% Air-Gapped On-Premises / Private VPC · Full HIPAA, GDPR & SOC2 Control
Input Modalitiestext, visiontext, vision
Output Modalitiestexttext

GPT-6 Luna vs DeepSeek V4.1-Flash: त्वरित प्रश्नोत्तर (FAQ)

Which is more intelligent, GPT-6 Luna or DeepSeek V4.1-Flash?

GPT-6 Luna is more intelligent. It scores 67 compared with 58 on the composite Intelligence Index.

Which model is faster?

GPT-6 Luna is faster, generating 245 tokens per second compared with 110 tokens per second.

Which model is cheaper to run?

GPT-6 Luna is cheaper at $0.08 per 1M tokens blended, compared with $0.18 (7:2:1 cache:input:output ratio).

Which model has lower latency?

GPT-6 Luna has lower latency, with a time to first token of 0.38s compared with 0.46s.

Which model has a larger context window?

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

निष्कर्ष

GPT-6 Luna (किफायती टोकन लागत और तेज़ प्रोडक्शन इन्फरेंस, एंटरप्राइज RAG सिस्टम और स्केलेबल API इंटीग्रेशन के लिए सर्वोत्तम।) और DeepSeek V4.1-Flash (प्राइवेट क्लाउड सेल्फ-होस्टिंग, फ़ाइन-ट्यूनिंग और पूर्ण डेटा गोपनीयता, एंटरप्राइज RAG सिस्टम और स्केलेबल API इंटीग्रेशन के लिए सर्वोत्तम।) दोनों मजबूत विकल्प हैं: GPT-6 Luna जटिल रीजनिंग और कोडिंग बेंचमार्क में आगे है, GPT-6 Luna तेज़ टोकन जनरेशन देता है, और GPT-6 Luna बड़े पैमाने के API उपयोग के लिए अधिक किफायती है।

अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न (FAQ)

कोडिंग और रीजनिंग के लिए GPT-6 Luna या DeepSeek V4.1-Flash में से कौन बेहतर है?+

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

GPT-6 Luna और DeepSeek V4.1-Flash में किसका API सस्ता है?+

GPT-6 Luna की इनपुट/आउटपुट कीमत $0.10 / $0.50 प्रति 1M टोकन है और DeepSeek V4.1-Flash की $0.30 / $1.20 है। समग्र लागत में GPT-6 Luna अधिक किफायती है।

किस मॉडल का कॉन्टेक्स्ट विंडो और स्पीड बेहतर है?+

GPT-6 Luna में 272K टोकन कॉन्टेक्स्ट विंडो है जबकि DeepSeek V4.1-Flash में 1M टोकन है। जनरेशन स्पीड के मामले में GPT-6 Luna तेज़ है।

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