GPT-5.2 vs DeepSeek R1

GPT-5.2 et DeepSeek R1 viennent de laboratoires différents : tokeniseurs différents, formats d'API différents, et une seconde relation fournisseur. Le même texte anglais ne produit pas le même nombre de tokens des deux côtés, si bien qu'une comparaison au million sous-estime l'écart — mesurez vos propres prompts sur chacun avant de prendre les tarifs affichés pour argent comptant.

GPT-5.2 et DeepSeek R1 sont sortis à 11 mois d'intervalle : ils concourent donc sur les mêmes évaluations dans des conditions comparables. Cela rend ici une comparaison directe de benchmarks pertinente comme elle l'est rarement — aucun des deux n'a l'avantage d'avoir été mesuré sur un jeu de tests plus récent et plus facile.

GPT-5.2 offre la fenêtre de contexte la plus large, 400K tokens contre 128K pour DeepSeek R1. L'écart est réel mais pas décisif : il compte si vos prompts s'allongent régulièrement, et n'a aucune importance s'ils restent là où se situe la majorité en production, bien en dessous de 100K. Gardez aussi à l'esprit que remplir une grande fenêtre est précisément ce qui rend une requête coûteuse.

La latence les sépare : GPT-5.2 obtient 85/100 contre 60/100 pour DeepSeek R1, soit 25 points d'écart. Cela compte pour tout ce qu'une personne attend : chat, autocomplétion, outils interactifs. Pour le traitement par lots et en arrière-plan, non — et là, échanger de la latence contre de la capacité est généralement le bon choix.

Une asymétrie pratique : GPT-5.2 propose une API par lots à 50 % de remise sur les tarifs standard, DeepSeek R1 non. Pour tout ce qui n'exige pas de réponse immédiate — enrichissement nocturne, reprises d'historique, campagnes d'évaluation — cette remise peut valoir plus que l'écart de prix affiché, et elle passe facilement inaperçue quand on compare les tarifs de base.