DeepSeek R1
deepseek-r1
70% Eingabe, 30% Ausgabe
Hoeher = besserer Wert
Geschwindigkeit
60/100
Kontext
128K
Stufe
power
DeepSeek V3
deepseek-v3
70% Eingabe, 30% Ausgabe
Hoeher = besserer Wert
Geschwindigkeit
85/100
Kontext
128K
Stufe
fast
TIEFENANALYSE
DeepSeek R1 vs DeepSeek V3: Detaillierter Vergleich
DeepSeek R1 ist ein Flaggschiff-Modell von DeepSeek mit einem 128K-Token-Kontextfenster, das bei Schlussfolgerung herausragt. DeepSeek V3 von DeepSeek ist ein Leicht-Modell mit 128K-Token-Kontext und starker Leistung in Programmierung.
DeepSeek V3 ist die kosteneffizientere Option — bei typischem Prompt/Completion-Mix bis zu 69% günstiger als DeepSeek R1. DeepSeek R1 kostet $0.55/M Input-Token und $2.19/M Output-Token. DeepSeek V3 berechnet $0.28/M für Input und $0.42/M für Output.
In unabhängigen Benchmark-Bewertungen führt DeepSeek R1 mit Coding-Scores von 92/100 und Reasoning-Scores von 97/100, verglichen mit DeepSeek V3s 91/100 in Coding und 91/100 in Reasoning.
Fähigkeiten im Detail
In den fünf zentralen Benchmark-Kategorien treten DeepSeek R1 und DeepSeek V3 so gegeneinander an:
Bestes Modell je Aufgabe
- Programmierung: DeepSeek R1 gewinnt mit 92/100
- Schlussfolgerung: DeepSeek R1 gewinnt mit 97/100
- Datenextraktion: DeepSeek V3 gewinnt mit 86/100
- kreative Aufgaben: DeepSeek V3 gewinnt mit 85/100
Geschätzte monatliche Kosten im großen Maßstab
Bei 10M + 2M pro Monat kostet DeepSeek R1 etwa $9.88 und DeepSeek V3 etwa $3.64 — DeepSeek V3 spart rund $6.24 (63%) pro Monat.
DeepSeek R1 unterstützt das größere Kontextfenster mit 128K Token — nützlich für Langdokument-Analyse und große Codebasen. Für latenzempfindliche Anwendungen hat DeepSeek V3 einen Geschwindigkeitsscore von 85/100 gegenüber DeepSeek R1s 60/100.
Wählen Sie DeepSeek V3 bei Kostenfokus; greifen Sie zu DeepSeek R1 für maximale Leistung. DeepSeek R1 führt bei den Gesamt-Benchmark-Scores. Nutzen Sie den interaktiven Rechner oben, um die Kosten für Ihr genaues Token-Volumen zu berechnen.
Benchmark-Vergleich
Direktvergleich in 5 Kategorien — aus offiziellen Evaluierungen
Coding
Reasoning
Extraktion
Kreativität
Vision
Geschwindigkeitspunkt
Kontextfenster
Was ist ein Token?
Modelle lesen keine Wörter — sie verarbeiten Tokens.
Ein Token entspricht etwa 4 Zeichen englischen Texts (~¾ eines Wortes). Ihre API-Rechnung wird pro Million Tokens berechnet.
Kurzer Satz
"Hello, world!"
Geschäfts-E-Mail
Eine typische E-Mail (~200 Wörter)
Code-Datei
50-zeiliges Python-Skript
So prüfen Sie Ihre Token-Nutzung
response.usage.total_tokensJede API-Antwort enthält ein usage-Objekt. Addieren Sie total_tokens über alle Aufrufe, um Ihre monatliche Zahl zu ermitteln.
Ihr Kostenkalkulator
Geben Sie Ihre tatsächliche monatliche Token-Nutzung ein
Schnell-Vorlagen
DeepSeek R1
$31.26/Mo
$375.12/Jahr
DeepSeek V3
$9.66/Mo
$115.92/Jahr
Jährliche Einsparungen
$259.20 Einsparung pro Jahr
DeepSeek V3 günstiger · $21.60/Mo
Tiefenanalyse — DeepSeek R1 & DeepSeek V3
Chirurgische Prüfung: Komplexe Logik
3-JAHRES-STRATEGIE-VERLUSTPROJEKTION
-$145.26
Ohne Optimierung führen aktuelle Modellentscheidungen zu einem jährlichen Kapitalverlust von -$48.42.
EFFIZIENZ-SCORE
97%
Dieses Modell erreicht einen Benchmark-Score von 97 in dieser Kategorie.
KATEGORIE-LÜCKE
1 Pkt.
Abstand zum Marktführer
Wettbewerbsanalyse
Quelle: MMLU-Pro + GPQA Diamond (Apr 2026)
Kategorie-Champion: Claude Opus 4.6
Laut MMLU-Pro + GPQA Diamond (Apr 2026)-Daten bietet Claude Opus 4.6 die optimale Balance für Komplexe Logik-Aufgaben.
Markt-Score
%98
Ersparnisrate
%-147
Operative Verordnung
- Implementieren Sie Modell-Kaskadierung.
- Analysieren Sie complex_reasoning-Daten für lokales Caching.
KOSTEN AUDIT PROTOKOLL
Kategorische Eignung
"DeepSeek R1 erreicht 97 Punkte in dieser Kategorie — eine gut geeignete Wahl."
Kategorische Alternative
"Claude Opus 4.6 führt diese Kategorie mit 98 Punkten laut MMLU-Pro + GPQA Diamond (Apr 2026) Daten an."
Trägheitssteuer erkannt
"85% des Traffics kann zu günstigeren Modellen geleitet werden. Fast-Tier (DeepSeek V3) und Smart-Tier (o3-mini) können $-4.04/Monat einsparen."
3-Stufen Intelligente Routing-Architektur
-147% EINSPARUNGEN DURCH ROUTINGDeepSeek V3
IQ-Wert: 91/100
$50.40/Jahr
o3-mini
IQ-Wert: 97/100
$277.20/Jahr
Claude Opus 4.6
IQ-Wert: 98/100
$648.00/Jahr
Ohne gestuftes Routing geht der gesamte Traffic an das teuerste Modell — die 'Inertia-Steuer' verursacht $0.00/Jahr an vermeidbaren Kosten. Kaskaden-Routing eliminiert diese Verschwendung.
Komplexe Logik — Modell Kosten / Qualitätsmatrix
Quelle: MMLU-Pro + GPQA Diamond (Apr 2026)| Modell | Benchmark | Input (pro M) | Output (pro M) | Jährliche Kosten* | Wert-Index |
|---|---|---|---|---|---|
Claude Opus 4.6MARKTFÜHRER | 98/100 | $5.00 | $25.00 | $360.00 | 1/100 |
o3-mini | 97/100 | $1.10 | $4.40 | $66.00 | 6/100 |
DeepSeek R1AUSGEWÄHLT | 97/100 | $0.55 | $2.19 | $32.88 | 12/100 |
GPT-5.2 Chat | 96/100 | $1.75 | $14.00 | $189.00 | 2/100 |
Claude 3.7 Sonnet | 95/100 | $3.00 | $15.00 | $216.00 | 2/100 |
Claude 3.5 Sonnet | 93/100 | $3.00 | $15.00 | $216.00 | 2/100 |
GPT-4.1 | 93/100 | $2.00 | $8.00 | $120.00 | 3/100 |
DeepSeek V3 | 91/100 | $0.28 | $0.42 | $8.40 | 45/100 |
Claude 3 Opus | 90/100 | $15.00 | $75.00 | $1,080.00 | 0/100 |
GPT-4o | 90/100 | $2.50 | $10.00 | $150.00 | 3/100 |
Gemini 3.1 Pro | 89/100 | $2.00 | $12.00 | $168.00 | 2/100 |
Gemini 2.0 Pro | 88/100 | $1.25 | $5.00 | $75.00 | 5/100 |
Llama 3.1 405B | 88/100 | $2.70 | $2.70 | $64.80 | 6/100 |
Gemini 1.5 Pro | 87/100 | $1.25 | $5.00 | $75.00 | 5/100 |
Mistral Large 2 | 86/100 | $2.00 | $6.00 | $96.00 | 4/100 |
DeepSeek V3.2 | 83/100 | $0.26 | $0.38 | $7.68 | 45/100 |
Gemini 2.0 Flash | 81/100 | $0.10 | $0.40 | $6.00 | 56/100 |
Claude 3.5 Haiku | 80/100 | $0.80 | $4.00 | $57.60 | 6/100 |
Llama 3 70B | 79/100 | $0.65 | $2.75 | $40.80 | 8/100 |
GPT-4o Mini | 78/100 | $0.15 | $0.60 | $9.00 | 36/100 |
Gemini 1.5 Flash | 76/100 | $0.07 | $0.30 | $4.50 | 70/100 |
GPT-5 NanoBESTER WERT | 72/100 | $0.10 | $0.15 | $3.00 | 100/100 |
Claude 3 Haiku | 70/100 | $0.25 | $1.25 | $18.00 | 16/100 |
* Jährliche Kosten. Wert-Index = Score / Kosten (Hoger = Besser).
// iOPTERA Surgical Routing Wrapper
const auditModel = async (prompt: string) => {
const complexity = measureComplexity(prompt);
// Tactical Cascade Logic
if (complexity < 0.45) {
// Redirect simple tasks to efficient model
return await llm.call("iOPTERA Optimization", prompt);
}
// High-latency routing for complex reasoning
return await llm.call("Claude Opus 4.6", prompt);
};Ähnliche Vergleiche
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