GPT-5.6 Luna vs DeepSeek V3

GPT-5.6 Luna et DeepSeek V3 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-5.6 Luna et DeepSeek V3 sont séparés de 19 mois, soit plus d'une génération sur ce marché. Les comparaisons de benchmarks à cette distance flattent l'ancien modèle : il a été mesuré sur les évaluations qui existaient alors. Traitez les scores de DeepSeek V3 comme un plancher de ce qu'il fait bien et méfiez-vous d'un résultat qui semble serré.

L'écart de contexte est la plus grande différence de cette paire : GPT-5.6 Luna accepte 1.1M tokens contre 128K pour DeepSeek V3, soit environ 8,2x. C'est la différence entre injecter un dépôt entier ou un dossier complet et devoir le découper. Si vous travaillez sur des documents qu'on ne peut pas scinder proprement, cela tranche à soi seul.

Le débit est assez proche pour être ignoré : 98/100 contre 85/100. Aucun ne paraîtra sensiblement plus rapide dans un produit interactif ; la latence n'est donc pas un motif de choix entre les deux.

Une asymétrie pratique : GPT-5.6 Luna propose une API par lots à 50 % de remise sur les tarifs standard, DeepSeek V3 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.