DeepSeek V3.2

Bei typischem Mix aus 70 % Eingabe und 30 % Ausgabe kommt DeepSeek V3.2 auf $0.30 pro Million Token. Damit liegt es über 13 % der 32 hier erfassten Modelle, und 4 weitere Modelle derselben Budget-Stufe unterbieten es. Die Stufe ist ein Leistungsetikett, kein Preisband — die Spanne innerhalb einer Stufe ist oft größer als der Abstand zwischen Stufen, weshalb eine Auswahl allein nach Stufe meist zu teuer wird.

Die Eingabe kostet $0.26 pro Million, die Ausgabe $0.38 — ein Verhältnis von 1.5x. Dieses Verhältnis zählt mehr als jede der beiden Zahlen für sich: Eine Zusammenfassungs- oder Klassifizierungslast liest weit mehr, als sie schreibt, und folgt dem Eingabepreis; Codegenerierung oder lange Texte drehen das um und folgen dem Ausgabepreis. Vergleichen Sie Modelle nach dem Verhältnis, das Ihr Traffic tatsächlich hat, nicht nach dem Eingabepreis allein.

Das Benchmark-Profil ist ungewöhnlich flach — Programmierung führt mit 85/100, doch nur 6 Punkte trennen die stärkste von der schwächsten Kategorie. Das macht DeepSeek V3.2 zur sicheren Standardwahl für gemischte Lasten, bei denen sich nicht vorhersagen lässt, welche Fähigkeit eine Anfrage beansprucht — und zur schlechten Wahl, wenn Sie einen Spezialisten brauchen.

Das Kontextfenster umfasst 128K Token, der Durchsatzwert liegt bei 88/100. Kontext rechnet sich nur, wenn Sie ihn füllen — und genau das Füllen macht eine Anfrage teuer: Ein großes Fenster ist eine Option, kein Rabatt. Beurteilen Sie den Geschwindigkeitswert eines Budget-Modells nach Ihrem Einsatz: Im interaktiven Chat entscheidet er alles, bei nächtlicher Batch-Arbeit fast nichts.

Nichts Günstigeres in der Tabelle erreicht DeepSeek V3.2 bei Programmierung und Reasoning zusammen; der gemischte Preis von $0.30 kauft also Leistungsfähigkeit, die derzeit nicht billiger zu haben ist. Das ist das Argument dafür, ihn zu zahlen — und es lohnt eine erneute Prüfung, denn genau diese Position nimmt eine neue Veröffentlichung wieder weg.

Der nächstliegende Vergleich ist GPT-5.6 Luna von OpenAI mit $0.50 pro Million gegenüber $0.30. 2 Modelle dieser Stufe erzielen bei Programmierung und Reasoning zusammen höhere Werte — und das ist die nützliche Perspektive: Die Frage ist selten, ob ein Modell gut ist, sondern ob es das Günstigste ist, das für die konkrete Arbeit gut genug ist, die Sie ihm schicken.