DeepSeek V4 Pro vs Llama 4 Scout — Tarification comparative
Tarifs API et détails du tokeniseur côte à côte pour DeepSeek V4 Pro (DeepSeek) et Llama 4 Scout (Meta).
Tarification comparative
| Caractéristique | DeepSeek V4 Pro | Llama 4 Scout |
|---|---|---|
| Fournisseur | DeepSeek | Meta |
| Entrée (par 1M tokens) | $0.435 | $0.100 |
| Sortie (par 1M tokens) | $0.870 | $0.300 |
| Mise en cache du contexte | Oui — 99% de réduction sur les tokens mis en cache | Non |
| Remise API par lot | Non disponible | Non disponible |
| Fenêtre de contexte | 1M tokens | 1M tokens |
| Tokeniseur | SentencePiece (Llama) | Heuristic (~chars/4) |
ⓘ Llama 4 Scout: Meta retired the Llama API on 2026-07-06, so there is no vendor price. Figures and context window reflect OpenRouter; other hosts differ.
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 V4 Pro
$0.3915
Entrée : $0.2175 +Sortie : $0.1740
Llama 4 Scout
$0.1100
Entrée : $0.0500 +Sortie : $0.0600
Llama 4 Scout est 72% moins cher pour cette charge de travail — économisant $0.2815 par mois à ce volume.
Questions fréquentes
Non, Llama 4 Scout est moins cher pour la charge de travail typique ci-dessus. À $0.100/1M en entrée et $0.300/1M en tokens de sortie, il coûte $0.1100 contre $0.3915 pour DeepSeek V4 Pro — une différence de 72%.
DeepSeek V4 Pro prend en charge une fenêtre de contexte de 1M tokens. Llama 4 Scout prend en charge une fenêtre de contexte de 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 V4 Pro supports context caching (99% off repeated tokens). It does not offer a batch API discount. Llama 4 Scout does not support context caching. It does not offer a batch API discount.
No, they use different tokenizers. DeepSeek V4 Pro uses the SentencePiece (Llama), while Llama 4 Scout uses Heuristic (~chars/4). 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 V4 Pro (DeepSeek): $0.435 input / $0.87 output per 1M tokens. Llama 4 Scout (Meta): $0.1 input / $0.3 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 V4 Pro costs $0.7830 per 1M total tokens and Llama 4 Scout costs $0.2600. Llama 4 Scout is 67% cheaper for this pattern. For your exact ratio, paste a real prompt into the calculator above.
DeepSeek V4 Pro has a 1M-token context window — approximately 750K words or ~3K pages of standard text. Llama 4 Scout has a 1M-token context window — approximately 750K words or ~3K pages. (Estimates assume ~0.75 words per token.)
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