Zurück zum Audit
OPTERA LABS

DeepSeek V3.2 VS DeepSeek V3

Kostenvergleich & Analyse 2026
Modell A · DeepSeek

DeepSeek V3.2

deepseek-v3-2

Intelligenz-Score83%
Kosten / 1M Tokens$0.30

70% Eingabe, 30% Ausgabe

Wert-Index(Score/Kosten)
280.4

Hoeher = besserer Wert

Geschwindigkeit

88/100

Kontext

128K

Stufe

fast

Modell B · DeepSeek

DeepSeek V3

deepseek-v3

Intelligenz-Score91%
Kosten / 1M Tokens$0.32

70% Eingabe, 30% Ausgabe

Wert-Index(Score/Kosten)
282.6

Hoeher = besserer Wert

Geschwindigkeit

85/100

Kontext

128K

Stufe

fast

TIEFENANALYSE

DeepSeek V3.2 vs DeepSeek V3: Detaillierter Vergleich

DeepSeek V3.2 ist ein Leicht-Modell von DeepSeek mit einem 128K-Token-Kontextfenster, das bei Programmierung herausragt. DeepSeek V3 von DeepSeek ist ein Leicht-Modell mit 128K-Token-Kontext und starker Leistung in Programmierung.

Der Preis entscheidet hier nicht. DeepSeek V3.2 und DeepSeek V3 liegen bei typischem Mix 8 % auseinander — innerhalb der Spanne, die Ihr eigenes Ein-/Ausgabe-Verhältnis ohnehin verschiebt. Wählen Sie nach Leistungsfähigkeit, Kontext oder Latenz; die Monatsrechnung sieht so oder so ähnlich aus. DeepSeek V3.2 kostet $0.26/M Input-Token und $0.38/M Output-Token. DeepSeek V3 berechnet $0.28/M für Input und $0.42/M für Output.

In unabhängigen Benchmark-Bewertungen führt DeepSeek V3 mit Coding-Scores von 91/100 und Reasoning-Scores von 91/100, verglichen mit DeepSeek V3.2s 85/100 in Coding und 83/100 in Reasoning.

Fähigkeiten im Detail

In den fünf zentralen Benchmark-Kategorien treten DeepSeek V3.2 und DeepSeek V3 so gegeneinander an:

Programmierung
85
91
Schlussfolgerung
83
91
Datenextraktion
82
86
kreative Aufgaben
79
85

Bestes Modell je Aufgabe

  • Programmierung: DeepSeek V3 gewinnt mit 91/100
  • Schlussfolgerung: DeepSeek V3 gewinnt mit 91/100
  • 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 V3.2 etwa $3.36 und DeepSeek V3 etwa $3.64 — DeepSeek V3.2 spart rund $0.28 (8%) pro Monat.

Was tatsächlich den Ausschlag gibt

Beide Modelle kommen von DeepSeek, teilen also Tokenizer, API-Oberfläche und Abrechnungskonto. Der Wechsel zwischen ihnen ist eine geänderte Modell-Zeichenkette und sonst nichts — kein neues SDK, kein erneutes Tokenisieren der Prompts zur Kostenschätzung, kein zweiter Anbieter im Onboarding. Routing zwischen ihnen ist damit deutlich billiger umzusetzen als eine anbieterübergreifende Aufteilung.

Es sind dasselbe Labor und dieselbe Stufe im Abstand von 16 Monaten — also eine Upgrade-Frage, keine Wahl zwischen Alternativen. DeepSeek V3.2 ist der aktuelle Eintrag; DeepSeek V3 steht hier, weil noch reichlich Produktions-Traffic darauf läuft. Für etwas Neues gibt es kaum Gründe, das ältere zu nehmen; wenn Sie bereits darauf sind, lautet die Frage, ob die Migrationskosten den Gewinn wert sind.

Beim Kontext praktisch Gleichstand: 128K gegen 128K. Keines erschließt eine Dokumentgröße, die das andere nicht schafft — diese Achse sollte also nicht in die Entscheidung eingehen. Falls Sie gehofft hatten, der Kontext löst das Patt, tut er es nicht.

Der Durchsatz liegt nah genug beieinander, um ihn zu ignorieren: 88/100 gegenüber 85/100. Keines wird sich in einem interaktiven Produkt spürbar schneller anfühlen; Latenz ist also kein Grund für die Wahl.

Bei so nah beieinanderliegenden Preisen (8 % Abstand) entscheiden Sie nach Passung statt nach Kosten. Den Benchmark-Vorsprung hat DeepSeek V3; wägen Sie ihn gegen die jeweilige Schwachstelle ab — kreative Aufgaben beziehungsweise kreative Aufgaben — und nutzen Sie den Rechner oben mit Ihrem eigenen Token-Mix.

Benchmark-Vergleich

Direktvergleich in 5 Kategorien — aus offiziellen Evaluierungen

KategorieDeepSeek V3.2DeepSeek V3Gewinner

Coding

85
91
B

Reasoning

83
91
B

Extraktion

82
86
B

Kreativität

79
85
B

Vision

0
0
Unentschieden
DeepSeek V3.2: 0 Siege
DeepSeek V3: 4 Siege
DeepSeek V3 führt insgesamt

Geschwindigkeitspunkt

88/100vs85/100
DeepSeekDeepSeek

Kontextfenster

128Kvs128K
DeepSeekDeepSeek

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!"

4 Tokens
DeepSeek V3.2
$0.10
DeepSeek V3
$0.11

Geschäfts-E-Mail

Eine typische E-Mail (~200 Wörter)

~270 Tokens
DeepSeek V3.2
$7.02
DeepSeek V3
$7.56

Code-Datei

50-zeiliges Python-Skript

~400 Tokens
DeepSeek V3.2
$10.40
DeepSeek V3
$11.20

Die gezeigten Preise gelten für 100,000 Durchläufe jeder Last — ein einzelner kostet bei DeepSeek V3.2 wie bei DeepSeek V3 den Bruchteil eines Cents, die Zahl wird also erst bei Produktionsvolumen aussagekräftig. Nur Eingabe-Token; ergänzen Sie Ihr Ausgabevolumen im Rechner unten.

So prüfen Sie Ihre Token-Nutzung

response.usage.total_tokens

Jede 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

30.0M TOKENS
Prompt 70%Completion 30%
GÜNSTIGER

DeepSeek V3.2

$8.88/Mo

$106.56/Jahr

$0.26/M in$0.38/M out

DeepSeek V3

$9.66/Mo

$115.92/Jahr

$0.28/M in$0.42/M out

Jährliche Einsparungen

$9.36 Einsparung pro Jahr

DeepSeek V3.2 günstiger · $0.78/Mo

Tiefenanalyse — DeepSeek V3.2 & DeepSeek V3

CHIRURGISCHES AUDIT-LABOR29A3D694

Chirurgische Prüfung: Komplexe Logik

Leck erkannt

3-JAHRES-STRATEGIE-VERLUSTPROJEKTION

-$65.556

Ohne Optimierung führen aktuelle Modellentscheidungen zu einem jährlichen Kapitalverlust von -$21.852.

EFFIZIENZ-SCORE

83%

Komplexe Logik

Dieses Modell erreicht einen Benchmark-Score von 83 in dieser Kategorie.

KATEGORIE-LÜCKE

17 Pkt.

Abstand zum Marktführer

Wettbewerbsanalyse

Quelle: MMLU-Pro + GPQA Diamond (Apr 2026)

Kategorie-Champion: Claude Fable 5

Laut MMLU-Pro + GPQA Diamond (Apr 2026)-Daten bietet Claude Fable 5 die optimale Balance für Komplexe Logik-Aufgaben.

Markt-Score

%100

Ersparnisrate

%-285

Operative Verordnung

  • Implementieren Sie Modell-Kaskadierung.
  • Analysieren Sie complex_reasoning-Daten für lokales Caching.

KOSTEN AUDIT PROTOKOLL

Kategorische Eignung

"DeepSeek V3.2 erreicht 83 Punkte in dieser Kategorie — eine gut geeignete Wahl."

Kategorische Alternative

"Claude Fable 5 führt diese Kategorie mit 100 Punkten laut MMLU-Pro + GPQA Diamond (Apr 2026) Daten an."

Trägheitssteuer erkannt

"85% des Traffics kann zu günstigeren Modellen geleitet werden. Fast-Tier (GPT-5 Nano) und Smart-Tier (o3-mini) können $-1.82/Monat einsparen."

3-Stufen Intelligente Routing-Architektur

-285% EINSPARUNGEN DURCH ROUTING
Schnell-Stufe
50%

GPT-5 Nano

IQ-Wert: 72/100

$18.00/Jahr

Smart-Stufe
35%

o3-mini

IQ-Wert: 97/100

$277.20/Jahr

Power-Stufe
15%

DeepSeek R1

IQ-Wert: 97/100

$59.184/Jahr

Schnell-Stufe 50%Smart-Stufe 35%Power-Stufe 15%

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)
ModellBenchmarkInput (pro M)Output (pro M)Jährliche Kosten*Wert-Index
DeepSeek V3
91/100
$0.28$0.42$8.40
45/100
GPT-5.6 Luna
85/100
$0.20$1.20$16.80
21/100
DeepSeek V3.2AUSGEWÄHLT
83/100
$0.26$0.38$7.68
45/100
Claude Haiku 4.5
82/100
$1.00$5.00$72.00
5/100
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).

Taktische Codegenerierung
// 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 Fable 5", prompt);
};
BEREIT FÜR Vercel Edge ODER AWS Lambda

Ähnliche Vergleiche

Erkunden Sie ähnliche Modellpaare, um Ihre beste Wahl zu finden

DeepSeek V3vsGPT-4o

$0.28 · $2.5/M in

DeepSeek V3vsClaude 3.5

$0.28 · $3/M in

DeepSeek V3vsGPT-5.6 Luna

$0.28 · $0.2/M in

DeepSeek V3vsClaude Haiku

$0.28 · $1/M in

DeepSeek V3vsGPT-4o Mini

$0.28 · $0.15/M in

DeepSeek V3vsGemini 1.5

$0.28 · $0.075/M in