Denetime Dön
OPTERA LABS

DeepSeek R1 VS DeepSeek V3

2026 Maliyet ve Performans Karşılaştırması
Model A · DeepSeek

DeepSeek R1

deepseek-r1

Zeka Skoru97%
Maliyet / 1M Token$1.04

%70 giriş · %30 çıkış karışımı

Değer Endeksi(skor÷maliyet)
93.1

Yüksek = daha iyi değer

Hız

60/100

Bağlam

128K

Seviye

power

Model B · DeepSeek

DeepSeek V3

deepseek-v3

Zeka Skoru91%
Maliyet / 1M Token$0.32

%70 giriş · %30 çıkış karışımı

Değer Endeksi(skor÷maliyet)
282.6

Yüksek = daha iyi değer

Hız

85/100

Bağlam

128K

Seviye

fast

DERİN ANALİZ

DeepSeek R1 ile DeepSeek V3 Karşılaştırması: Detaylı İnceleme

DeepSeek R1 DeepSeek tarafından geliştirilen amiral gemisi seviyeli bir dil modelidir; 128K token bağlam penceresiyle mantıksal muhakeme alanında öne çıkar. DeepSeek V3 DeepSeek'ın hafif seviyeli modeli 128K token bağlamı destekler ve kodlama alanında güçlü performans gösterir.

DeepSeek R1, harmanlanmış milyon token başına DeepSeek V3'ın 3.2 katı tutuyor. Bu dik bir prim ve karşılığında kodlama-akıl yürütme toplamında 7 puanlık bir üstünlük alıyorsunuz. Bu takasın değip değmediği, trafiğinizin ne kadarının gerçekten zor modele ihtiyaç duyduğuna bağlı — çoğu iş yükünde dürüst cevap "küçük bir kısmı" oluyor; bu da tek model seçmek yerine yönlendirme yapmak için bir gerekçe. DeepSeek R1, 1M input token başına $0.55 ve 1M output token başına $2.19 ücret alır. DeepSeek V3 ise input için $0.28/M, output için $0.42/M fiyatlandırır.

Bağımsız benchmark değerlendirmelerinde DeepSeek R1, DeepSeek V3'ın kodlamada 91/100 ve muhakemede 91/100 puanlarına karşın kodlamada 92/100 ve muhakemede 97/100 ile öne geçiyor.

Yetenek dökümü

Beş temel benchmark kategorisinde DeepSeek R1 ile DeepSeek V3 karşı karşıya nasıl performans gösteriyor:

kodlama
92
91
mantıksal muhakeme
97
91
veri çıkarımı
84
86
yaratıcı görevler
82
85

Göreve göre en iyi model

  • kodlama: DeepSeek R1 92/100 ile kazanıyor
  • mantıksal muhakeme: DeepSeek R1 97/100 ile kazanıyor
  • veri çıkarımı: DeepSeek V3 86/100 ile kazanıyor
  • yaratıcı görevler: DeepSeek V3 85/100 ile kazanıyor

Ölçekte tahmini aylık maliyet

Ayda 10M + 2M için DeepSeek R1 yaklaşık $9.88, DeepSeek V3 ise yaklaşık $3.64 tutar — DeepSeek V3 her ay yaklaşık $6.24 (63%) tasarruf sağlar.

Kararı asıl ne belirliyor

İki model de DeepSeek tarafından geliyor; yani aynı tokenizer'ı, aynı API yüzeyini ve aynı faturalama hesabını paylaşıyorlar. Aralarında geçiş yapmak sadece bir model dizesi değişikliği — yeni SDK yok, maliyeti yeniden kestirmek için istemleri yeniden tokenize etmek yok, ikinci bir tedarikçi süreci yok. Bu da aralarında yönlendirme kurmayı, tedarikçiler arası bir bölüştürmeye kıyasla çok daha ucuz hale getiriyor.

DeepSeek R1 ve DeepSeek V3 birbirinden 1 ay arayla çıktı; yani kabaca aynı koşullar altında aynı değerlendirmelerde yarışıyorlar. Bu da doğrudan benchmark karşılaştırmasını burada, genelde olmadığı kadar anlamlı kılıyor — hiçbiri daha yeni ve daha kolay bir test setinde ölçülmüş olmanın avantajını taşımıyor.

Bağlam fiilen berabere: 128K karşı 128K. Hiçbiri diğerinin kaldıramayacağı bir belge boyutunu açmıyor, dolayısıyla bu eksen karara girmemeli. Beraberliği bağlamın bozmasını umuyorduysanız bozmayacak.

Gecikme ikisini ayırıyor: DeepSeek V3 100 üzerinden 85 alırken DeepSeek R1 60 alıyor — 25 puanlık fark. Bu, bir insanın beklediği her şey için önemli: sohbet, otomatik tamamlama, etkileşimli araçlar. Toplu ve arka plan işlerinde önemli değil; orada gecikmeyi yetenekle takas etmek genelde doğru karar.

DeepSeek R1, DeepSeek V3'ın 3.2 katı fiyatta. Onu gerçekten ihtiyaç duyan isteklere saklayın, geri kalanını DeepSeek V3'a yönlendirin — bu melez kurulum, faydalı cevap başına maliyette tek başına kullanılan her iki modeli de geçer.

Benchmark Karşılaştırması

5 kategoride birebir karşılaştırma — resmi değerlendirmelerden alınmıştır

KategoriDeepSeek R1DeepSeek V3Kazanan

Kodlama

92
91
A

Mantıksal Muhakeme

97
91
A

Veri Ayıklama

84
86
B

Yaratıcılık

82
85
B

Görsel Analiz

0
0
Eşit
DeepSeek R1: 2 kazanım
DeepSeek V3: 2 kazanım

Hız Puanı

60/100vs85/100
DeepSeekDeepSeek

Bağlam Penceresi

128Kvs128K
DeepSeekDeepSeek

Token Nedir?

Modeller kelimeleri değil, token'ları işler.

Bir token, İngilizce metinde yaklaşık 4 karaktere (~¾ kelime) denk gelir. API faturanız milyon token başına ücretlendirilir — bunu anlamak maliyetinizi doğrudan düşürür.

Kısa cümle

"Merhaba, dünya!"

5 token
DeepSeek R1
$0.22
DeepSeek V3
$0.11

İş e-postası

Tipik bir e-posta (~200 kelime)

~300 token
DeepSeek R1
$14.85
DeepSeek V3
$7.56

Kod dosyası

50 satır Python kodu

~400 token
DeepSeek R1
$22.00
DeepSeek V3
$11.20

Gösterilen fiyatlar her iş yükünün 100,000 kez çalıştırılması içindir — tek bir çalıştırma hem DeepSeek R1 hem DeepSeek V3 üzerinde bir kuruşun altında kalır, dolayısıyla rakam ancak üretim hacminde anlam kazanır. Yalnızca giriş token'ları; çıkış hacminizi aşağıdaki hesap makinesinde ekleyin.

Token kullanımınızı nasıl ölçersiniz

response.usage.total_tokens

Her API yanıtı bir usage nesnesi içerir. Aylık toplamı bulmak için tüm çağrılardaki total_tokens değerlerini toplayın, ardından aşağıdaki hesaplayıcıyı kullanın.

Maliyet Hesaplayıcı

Gerçek aylık token kullanımınızı girerek tasarrufu görün

Hazır Senaryolar

30.0M TOKENS
İstem 70%Yanıt 30%

DeepSeek R1

$31.26/ay

$375.12/yıl

$0.55/M in$2.19/M out
DAHA UCUZ

DeepSeek V3

$9.66/ay

$115.92/yıl

$0.28/M in$0.42/M out

Yıllık Tasarruf

$259.20 yıllık tasarruf

DeepSeek V3 daha ucuz · $21.60/ay

Derinlemesine Denetim — DeepSeek R1 & DeepSeek V3

CERRAHİ DENETİM LABORATUVARID3B52D81

Cerrahi Denetliyoruz: Mantıksal Muhakeme

Sızıntı Tespit Edildi

3 YILLIK STRATEJİK KAYIP PROJEKSİYONU

$10.044

Optimizasyon protokolleri uygulanmazsa mevcut model tercihi nedeniyle yıllık $3.348 sermaye kaybı yaşanacaktır.

VERİMLİLİK SKORU

97%

Mantıksal Muhakeme

Seçilen model bu kategoride 97 benchmark skoru alıyor.

KATEGORİK FARK

3 puan

Liderden Uzaklık

Rekabetçi Konum Analizi

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

Kategorik Şampiyon: Claude Fable 5

MMLU-Pro + GPQA Diamond (Apr 2026) verilerine göre Claude Fable 5, Mantıksal Muhakeme görevleri için optimum dengeyi sunar.

Pazar Skoru

%100

Tasarruf Oranı

%10

Operasyonel Reçete

  • Token verimliliği için model cascade (kademeli yapı) aktif edilmelidir.
  • Analiz edilen complex_reasoning verileri yerel önbellek (cache) ile optimize edilebilir.

MALİYET DENETİM EYLEMİ

Kategorik Uyum

"DeepSeek R1 bu kategoride 97 puan alarak uygun bir seçim."

Kategorik Alternatif Fırsatı

"Claude Fable 5, MMLU-Pro + GPQA Diamond (Apr 2026) verilerine göre bu kategoride 100 puanla lider konumda."

Atalet Vergisi Tespit Edildi

"Trafiğin %85'i daha ucuz modellere yönlendirilebilir. Fast tier (GPT-5 Nano) ve Smart tier (o3-mini) ile aylık $0.28 tasarruf edilebilir."

3-Katmanlı Akıllı Yönlendirme Mimarisi

YÖNLENDİRME İLE %10 TASARRUF
Hızlı Katman
50%

GPT-5 Nano

IQ Skoru: 72/100

$18.00/yıl

Zeki Katman
35%

o3-mini

IQ Skoru: 97/100

$277.20/yıl

Güç Katmanı
15%

DeepSeek R1

IQ Skoru: 97/100

$59.184/yıl

Hızlı Katman 50%Zeki Katman 35%Güç Katmanı 15%

Katmanlı yönlendirme olmadan tüm trafik en pahalı modele gönderilir — bu 'Atalet Vergisi' yılda $40.176 gereksiz maliyet yaratır. Kademeli yönlendirme bu israfı ortadan kaldırır.

Mantıksal Muhakeme — Model Maliyet / Kalite Matrisi

Kaynak: MMLU-Pro + GPQA Diamond (Apr 2026)
ModelBenchmark SkoruInput (M token)Output (M token)Yıllık Maliyet*Değer Endeksi
Claude Fable 5LİDER
100/100
$10.00$50.00$720.00
1/100
GPT-5.6 Sol
99/100
$5.00$30.00$420.00
1/100
Claude Opus 5
98/100
$5.00$25.00$360.00
1/100
Claude Opus 4.6
98/100
$5.00$25.00$360.00
1/100
DeepSeek R1SEÇİLİ
97/100
$0.55$2.19$32.88
12/100
Claude Opus 4.8
96/100
$5.00$25.00$360.00
1/100
DeepSeek V3
91/100
$0.28$0.42$8.40
45/100
Claude 3 Opus
90/100
$15.00$75.00$1,080.00
0/100
Llama 3.1 405B
88/100
$2.70$2.70$64.80
6/100
GPT-5.6 Luna
85/100
$0.20$1.20$16.80
21/100
DeepSeek V3.2
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 NanoEN İYİ DEĞ.
72/100
$0.10$0.15$3.00
100/100
Claude 3 Haiku
70/100
$0.25$1.25$18.00
16/100

* Girilen token hacmi için yıllık maliyet — Değer Endeksi = Benchmark Skoru / Aylık Maliyet (yüksek = iyi)

Taktik Kod Üretimi
// 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);
};
Vercel Edge VEYA AWS Lambda İÇİN HAZIR

İlgili Karşılaştırmalar

En iyi seçeneği bulmak için benzer model çiftlerini keşfedin

DeepSeek R1vsClaude Fable

$0.55 · $10/M in

DeepSeek R1vsClaude Opus

$0.55 · $5/M in

DeepSeek R1vsGPT-5.6 Sol

$0.55 · $5/M in

DeepSeek R1vsClaude Opus

$0.55 · $5/M in

DeepSeek R1vsClaude Opus

$0.55 · $5/M in

DeepSeek R1vsClaude 3

$0.55 · $15/M in

DeepSeek V3vsGPT-4o

$0.28 · $2.5/M in

DeepSeek V3vsClaude 3.5

$0.28 · $3/M in