DeepSeek R1
deepseek-r1
70% entrada, 30% salida
Mayor = mejor valor
Velocidad
60/100
Contexto
128K
Nivel
power
GPT-5.6 Sol
gpt-5-6-sol
70% entrada, 30% salida
Mayor = mejor valor
Velocidad
70/100
Contexto
1.1M
Nivel
power
ANÁLISIS EN PROFUNDIDAD
DeepSeek R1 vs GPT-5.6 Sol: Comparación detallada
DeepSeek R1 es un modelo de lenguaje de nivel insignia de DeepSeek con una ventana de contexto de 128K tokens, destacando en razonamiento. GPT-5.6 Sol de OpenAI es un modelo insignia que soporta 1.1M tokens en contexto, con un rendimiento sobresaliente en razonamiento.
GPT-5.6 Sol cuesta 12.0 veces lo que DeepSeek R1 por millón de tokens en mezcla. Es una prima elevada, y compra una ventaja de 7 puntos en programación y razonamiento combinados. Que compense depende por completo de cuánto de tu tráfico necesita de verdad el modelo difícil — en la mayoría de cargas la respuesta honesta es una fracción pequeña, lo que es un argumento para enrutar en vez de elegir uno. DeepSeek R1 tiene un precio de $0.55/M tokens de entrada y $2.19/M tokens de salida. GPT-5.6 Sol cuesta $5.00/M en entrada y $30.00/M en salida.
En evaluaciones de benchmarks independientes, GPT-5.6 Sol lidera con puntuaciones de coding de 97/100 y razonamiento de 99/100, frente a 92/100 en coding y 97/100 en razonamiento de DeepSeek R1.
Desglose de capacidades
En las cinco categorías principales de benchmarks, así se enfrentan DeepSeek R1 y GPT-5.6 Sol cara a cara:
Mejor modelo por tarea
- programacion: GPT-5.6 Sol gana con 97/100
- razonamiento: GPT-5.6 Sol gana con 99/100
- extraccion de datos: GPT-5.6 Sol gana con 95/100
- tareas creativas: GPT-5.6 Sol gana con 96/100
- vision/multimodal: GPT-5.6 Sol gana con 96/100
Coste mensual estimado a escala
Con 10M + 2M al mes, DeepSeek R1 cuesta unos $9.88 y GPT-5.6 Sol unos $110.00 — DeepSeek R1 ahorra aproximadamente $100.12 (91%) cada mes.
Qué decide realmente
DeepSeek R1 y GPT-5.6 Sol vienen de laboratorios distintos, lo que implica tokenizadores distintos, formatos de API distintos y una segunda relación con proveedor. El mismo texto en inglés no produce el mismo recuento de tokens en ambos, así que comparar precio por millón subestima la diferencia: mide tus propios prompts en cada uno antes de tomar las tarifas de catálogo como la historia completa.
GPT-5.6 Sol y DeepSeek R1 están separados por 18 meses, más de una generación en este mercado. Las comparativas de benchmarks a esa distancia favorecen al modelo antiguo: se midió frente a las evaluaciones que existían entonces. Toma las puntuaciones de DeepSeek R1 como un suelo de lo que hace bien y desconfía de un resultado que parezca ajustado.
La diferencia de contexto es la mayor de este par: GPT-5.6 Sol admite 1.1M tokens frente a 128K de DeepSeek R1, unas 8.2 veces más. Es la diferencia entre meter un repositorio entero o un expediente completo y tener que trocearlo. Si trabajas con documentos que no se pueden dividir limpiamente, esto decide por sí solo.
El rendimiento es lo bastante parecido como para ignorarlo: 70/100 frente a 60/100. Ninguno se sentirá apreciablemente más rápido en un producto interactivo, así que la latencia no es motivo para elegir entre ellos.
Una asimetría práctica: GPT-5.6 Sol ofrece una API por lotes con un 50% de descuento sobre tarifa estándar, y DeepSeek R1 no. Para todo lo que no necesita respuesta inmediata —enriquecimiento nocturno, rellenos históricos, tandas de evaluación— ese descuento puede valer más que la diferencia de precio de catálogo, y es fácil pasarlo por alto al comparar tarifas.
GPT-5.6 Sol cuesta 12.0 veces lo que DeepSeek R1. Resérvalo para las peticiones que de verdad lo necesitan y enruta el resto a DeepSeek R1: ese híbrido gana a cualquiera de los dos por separado en coste por respuesta útil.
Comparación de Benchmarks
Puntuaciones cara a cara en 5 categorías — de evaluaciones oficiales
Codificación
Razonamiento
Extracción
Creatividad
Visión
Puntuación de velocidad
Ventana de contexto
¿Qué es un token?
Los modelos no leen palabras — procesan tokens.
Un token equivale aproximadamente a 4 caracteres de texto en inglés (~¾ de una palabra). Tu factura de API se cobra por millón de tokens.
Frase corta
"Hello, world!"
- DeepSeek R1
- $0.22
- GPT-5.6 Sol
- $2.00
Correo profesional
Un email típico (~200 palabras)
- DeepSeek R1
- $14.85
- GPT-5.6 Sol
- $135.00
Archivo de código
Script de Python de 50 líneas
- DeepSeek R1
- $22.00
- GPT-5.6 Sol
- $200.00
Los precios mostrados corresponden a 100,000 ejecuciones de cada carga: una sola cuesta una fracción de céntimo tanto en DeepSeek R1 como en GPT-5.6 Sol, así que la cifra solo cobra sentido a volumen de producción. Solo tokens de entrada; añade tu volumen de salida en la calculadora de abajo.
Cómo verificar tu uso de tokens
response.usage.total_tokensCada respuesta de la API incluye un objeto usage. Suma total_tokens en todas las llamadas para obtener tu total mensual.
Tu calculadora de costos
Ingresa tu uso mensual real para ver el ahorro real
Plantillas rápidas
DeepSeek R1
$31.26/mes
$375.12/año
GPT-5.6 Sol
$375.00/mes
$4,500.00/año
Ahorro anual
$4,124.88 ahorrado por año
DeepSeek R1 más barato · $343.74/mes
Auditoria Profunda — DeepSeek R1 & GPT-5.6 Sol
Auditando de Forma Quirúrgica: Lógica Profunda
PROYECCIÓN DE PÉRDIDA ESTRATÉGICA A 3 AÑOS
$10.044
Sin protocolos de optimización, las elecciones actuales resultarán en una pérdida de $3.348 al año.
SCORE DE EFICIENCIA
97%
Este modelo logra un score de 97 en esta categoría.
BRECHA DE CATEGORÍA
3 pts
Distancia al Líder
Análisis del Escenario Competitivo
Fuente: MMLU-Pro + GPQA Diamond (Apr 2026)
Campeón de Categoría: Claude Fable 5
Según datos de MMLU-Pro + GPQA Diamond (Apr 2026), Claude Fable 5 ofrece el equilibrio óptimo.
Score de Mercado
%100
Tasa de Ahorro
%10
Prescripción Operativa
- Implemente la cascada de modelos.
- Analice datos de complex_reasoning para caché local.
PROTOCOLO AUDITORÍA COSTE
Adecuación categorial
"DeepSeek R1 obtiene 97 puntos en esta categoría — una elección bien adaptada."
Oportunidad de alternativa categorial
"Claude Fable 5 lidera esta categoría con 100 puntos según datos de MMLU-Pro + GPQA Diamond (Apr 2026)."
Impuesto de inercia detectado
"85% del tráfico puede redirigirse a modelos más económicos. El tier Fast (GPT-5 Nano) y Smart (o3-mini) pueden ahorrar $0.28/mes."
Arquitectura de Enrutamiento Inteligente de 3 Niveles
10% DE AHORRO VÍA ENRUTAMIENTOGPT-5 Nano
Puntuación IQ: 72/100
$18.00/año
o3-mini
Puntuación IQ: 97/100
$277.20/año
DeepSeek R1
Puntuación IQ: 97/100
$59.184/año
Sin enrutamiento por niveles, todo el tráfico va al modelo más caro — el 'Impuesto de Inercia' genera $40.176/año en costes evitables. El enrutamiento en cascada elimina ese desperdicio.
Lógica Profunda — Matriz Coste / Calidad de Modelos
Fuente: MMLU-Pro + GPQA Diamond (Apr 2026)| Modelo | Benchmark | Entrada (por M) | Salida (por M) | Coste Anual* | Índice de Valor |
|---|---|---|---|---|---|
Claude Fable 5LÍDER | 100/100 | $10.00 | $50.00 | $720.00 | 5/100 |
GPT-5.6 Sol | 99/100 | $5.00 | $30.00 | $420.00 | 8/100 |
Claude Opus 5 | 98/100 | $5.00 | $25.00 | $360.00 | 9/100 |
Claude Opus 4.6 | 98/100 | $5.00 | $25.00 | $360.00 | 9/100 |
DeepSeek R1SELECCIONADOMEJOR VALOR | 97/100 | $0.55 | $2.19 | $32.88 | 100/100 |
Claude Opus 4.8 | 96/100 | $5.00 | $25.00 | $360.00 | 9/100 |
Claude 3 Opus | 90/100 | $15.00 | $75.00 | $1,080.00 | 3/100 |
Llama 3.1 405B | 88/100 | $2.70 | $2.70 | $64.80 | 46/100 |
* Coste anual. Índice de Valor = Score / Coste (Más Alto = Mejor Valor).
// 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);
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