DeepSeek V3 vs GPT-5.6 Luna — Tarification comparative
Tarifs API et détails du tokeniseur côte à côte pour DeepSeek V3 (DeepSeek) et GPT-5.6 Luna (OpenAI).
Tarification comparative
| Caractéristique | DeepSeek V3 | GPT-5.6 Luna |
|---|---|---|
| Fournisseur | DeepSeek | OpenAI |
| Entrée (par 1M tokens) | $0.270 | $1.00 |
| Sortie (par 1M tokens) | $1.10 | $6.00 |
| Tarification contexte long | Tarif unique quelle que soit la taille du prompt | Au-delà de 272K tokens : $2.00 entrée / $9.00 sortie |
| Mise en cache du contexte | Non | Oui — 90% de réduction sur les tokens mis en cache |
| Remise API par lot | Non disponible | 50% de réduction |
| Fenêtre de contexte | 128K tokens | 1,1M tokens |
| Tokeniseur | SentencePiece (Llama) | o200k_base (tiktoken) |
ⓘ DeepSeek V3: Retired from DeepSeek's own API on 2026-07-24. Figures reflect third-party hosts and are not vendor-published; verify before relying on them.
Exemple concret
1 000 requêtes API par mois, chacune avec 500 tokens d'entrée et 200 tokens de sortie (500K d'entrée + 200K de sortie au total).
DeepSeek V3
$0.3550
Entrée : $0.1350 +Sortie : $0.2200
GPT-5.6 Luna
$1.7000
Entrée : $0.5000 +Sortie : $1.2000
DeepSeek V3 est 79% moins cher pour cette charge de travail — économisant $1.3450 par mois à ce volume.
Questions fréquentes
Oui, DeepSeek V3 est moins cher pour la charge de travail typique ci-dessus. À $0.270/1M en entrée et $1.10/1M en tokens de sortie, il coûte $0.3550 contre $1.7000 pour GPT-5.6 Luna — une différence de 79%. Notez que GPT-5.6 Luna passe à la tarification contexte long au-delà de 272K tokens de prompt ; pour les prompts très longs, cet écart n évolue donc pas linéairement.
DeepSeek V3 prend en charge une fenêtre de contexte de 128K tokens. GPT-5.6 Luna prend en charge une fenêtre de contexte de 1,1M tokens. Une fenêtre de contexte plus grande vous permet d'inclure plus de texte — documents, historique de conversation ou code — dans un seul appel API.
DeepSeek V3 does not support context caching. It does not offer a batch API discount. GPT-5.6 Luna supports context caching (90% off repeated tokens). It offers a 50% Batch API discount.
No, they use different tokenizers. DeepSeek V3 uses the SentencePiece (Llama), while GPT-5.6 Luna uses o200k_base (tiktoken). Different tokenizers split text differently, so the same prompt will produce different token counts on each model — the effective cost difference may be larger or smaller than the per-token price difference alone suggests.
DeepSeek V3 (DeepSeek): $0.27 input / $1.1 output per 1M tokens. GPT-5.6 Luna (OpenAI): $1 input / $6 output per 1M tokens. Rates shown before caching or batch discounts.
For an 80% output / 20% input workload — typical for code generation or long-form writing — DeepSeek V3 costs $0.9340 per 1M total tokens and GPT-5.6 Luna costs $5.0000. DeepSeek V3 is 81% cheaper for this pattern. For your exact ratio, paste a real prompt into the calculator above.
DeepSeek V3 has a 128K-token context window — approximately 96K words or ~384 pages of standard text. GPT-5.6 Luna has a 1,1M-token context window — approximately 788K words or ~3K pages. (Estimates assume ~0.75 words per token.)
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