Denetime Dön
OPTERA LABS

DeepSeek V3.2 VS DeepSeek R1

2026 Maliyet ve Performans Karşılaştırması
Model A · DeepSeek

DeepSeek V3.2

deepseek-v3-2

Zeka Skoru83%
Maliyet / 1M Token$0.30

%70 giriş · %30 çıkış karışımı

Değer Endeksi(skor÷maliyet)
280.4

Yüksek = daha iyi değer

Hız

88/100

Bağlam

128K

Seviye

fast

Model B · 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

DERİN ANALİZ

DeepSeek V3.2 ile DeepSeek R1 Karşılaştırması: Detaylı İnceleme

DeepSeek V3.2 DeepSeek tarafından geliştirilen hafif seviyeli bir dil modelidir; 128K token bağlam penceresiyle kodlama alanında öne çıkar. DeepSeek R1 DeepSeek'ın amiral gemisi seviyeli modeli 128K token bağlamı destekler ve mantıksal muhakeme alanında güçlü performans gösterir.

DeepSeek R1, harmanlanmış milyon token başına DeepSeek V3.2'ın 3.5 katı tutuyor. Bu dik bir prim ve karşılığında kodlama-akıl yürütme toplamında 21 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 V3.2, 1M input token başına $0.26 ve 1M output token başına $0.38 ücret alır. DeepSeek R1 ise input için $0.55/M, output için $2.19/M fiyatlandırır.

Bağımsız benchmark değerlendirmelerinde DeepSeek R1, DeepSeek V3.2'ın kodlamada 85/100 ve muhakemede 83/100 puanlarına karşın kodlamada 92/100 ve muhakemede 97/100 ile öne geçiyor.

Yetenek dökümü

Beş temel benchmark kategorisinde DeepSeek V3.2 ile DeepSeek R1 karşı karşıya nasıl performans gösteriyor:

kodlama
85
92
mantıksal muhakeme
83
97
veri çıkarımı
82
84
yaratıcı görevler
79
82

Göreve göre en iyi model

  • kodlama: DeepSeek R1 92/100 ile kazanıyor
  • mantıksal muhakeme: DeepSeek R1 97/100 ile kazanıyor
  • veri çıkarımı: DeepSeek R1 84/100 ile kazanıyor
  • yaratıcı görevler: DeepSeek R1 82/100 ile kazanıyor

Ölçekte tahmini aylık maliyet

Ayda 10M + 2M için DeepSeek V3.2 yaklaşık $3.36, DeepSeek R1 ise yaklaşık $9.88 tutar — DeepSeek V3.2 her ay yaklaşık $6.52 (66%) 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 V3.2 ile DeepSeek R1 arasında 15 ay var; bu pazarda bu bir nesilden fazlası demek. Bu aralıktaki benchmark karşılaştırmaları eski modelin lehine çalışıyor: o, kendi döneminde var olan değerlendirmelere göre ölçülmüştü. DeepSeek R1'ın puanlarını iyi yaptığı işler için bir taban kabul edin ve yakın görünen sonuçlara şüpheyle yaklaşın.

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 V3.2 100 üzerinden 88 alırken DeepSeek R1 60 alıyor — 28 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 V3.2'ın 3.5 katı fiyatta. Onu gerçekten ihtiyaç duyan isteklere saklayın, geri kalanını DeepSeek V3.2'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 V3.2DeepSeek R1Kazanan

Kodlama

85
92
B

Mantıksal Muhakeme

83
97
B

Veri Ayıklama

82
84
B

Yaratıcılık

79
82
B

Görsel Analiz

0
0
Eşit
DeepSeek V3.2: 0 kazanım
DeepSeek R1: 4 kazanım
DeepSeek R1 genel lider

Hız Puanı

88/100vs60/100
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 V3.2
$0.10
DeepSeek R1
$0.22

İş e-postası

Tipik bir e-posta (~200 kelime)

~300 token
DeepSeek V3.2
$7.02
DeepSeek R1
$14.85

Kod dosyası

50 satır Python kodu

~400 token
DeepSeek V3.2
$10.40
DeepSeek R1
$22.00

Gösterilen fiyatlar her iş yükünün 100,000 kez çalıştırılması içindir — tek bir çalıştırma hem DeepSeek V3.2 hem DeepSeek R1 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%
DAHA UCUZ

DeepSeek V3.2

$8.88/ay

$106.56/yıl

$0.26/M in$0.38/M out

DeepSeek R1

$31.26/ay

$375.12/yıl

$0.55/M in$2.19/M out

Yıllık Tasarruf

$268.56 yıllık tasarruf

DeepSeek V3.2 daha ucuz · $22.38/ay

Derinlemesine Denetim — DeepSeek V3.2 & DeepSeek R1

CERRAHİ DENETİM LABORATUVARIF641A8DA

Cerrahi Denetliyoruz: Mantıksal Muhakeme

Sızıntı Tespit Edildi

3 YILLIK STRATEJİK KAYIP PROJEKSİYONU

-$65.556

Optimizasyon protokolleri uygulanmazsa mevcut model tercihi nedeniyle yıllık -$21.852 sermaye kaybı yaşanacaktır.

VERİMLİLİK SKORU

83%

Mantıksal Muhakeme

Seçilen model bu kategoride 83 benchmark skoru alıyor.

KATEGORİK FARK

17 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

%-285

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 V3.2 bu kategoride 83 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 $-1.82 tasarruf edilebilir."

3-Katmanlı Akıllı Yönlendirme Mimarisi

YÖNLENDİRME İLE %-285 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 $0.00 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 R1
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 V3.2SEÇİLİ
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