DeepSeek V3.2
deepseek-v3-2
%70 giriş · %30 çıkış karışımı
Yüksek = daha iyi değer
Hız
88/100
Bağlam
128K
Seviye
fast
DeepSeek V3
deepseek-v3
%70 giriş · %30 çıkış karışımı
Yüksek = daha iyi değer
Hız
85/100
Bağlam
128K
Seviye
fast
DERİN ANALİZ
DeepSeek V3.2 ile DeepSeek V3 Karşılaştırması: Detaylı İnceleme
DeepSeek V3.2 DeepSeek tarafından geliştirilen hafif seviyeli bir dil modelidir; 128K token bağlam penceresiyle kodlama alanında öne çıkar. DeepSeek V3 DeepSeek'ın hafif seviyeli modeli 128K token bağlamı destekler ve kodlama alanında güçlü performans gösterir.
Burada belirleyici olan fiyat değil. DeepSeek V3.2 ve DeepSeek V3, tipik bir istem/tamamlama karışımında birbirinden %8 uzakta kalıyor — ki bu, kendi giriş/çıkış oranınızın zaten oynatacağı marjın içinde. Yetenek, bağlam veya gecikmeye göre seçin; aylık fatura iki durumda da benzer görünecek. DeepSeek V3.2, 1M input token başına $0.26 ve 1M output token başına $0.38 ücret alır. DeepSeek V3 ise input için $0.28/M, output için $0.42/M fiyatlandırır.
Bağımsız benchmark değerlendirmelerinde DeepSeek V3, DeepSeek V3.2'ın kodlamada 85/100 ve muhakemede 83/100 puanlarına karşın kodlamada 91/100 ve muhakemede 91/100 ile öne geçiyor.
Yetenek dökümü
Beş temel benchmark kategorisinde DeepSeek V3.2 ile DeepSeek V3 karşı karşıya nasıl performans gösteriyor:
Göreve göre en iyi model
- kodlama: DeepSeek V3 91/100 ile kazanıyor
- mantıksal muhakeme: DeepSeek V3 91/100 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 V3.2 yaklaşık $3.36, DeepSeek V3 ise yaklaşık $3.64 tutar — DeepSeek V3.2 her ay yaklaşık $0.28 (8%) 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.
Bunlar aynı laboratuvarın aynı katmandaki modeli, aralarında 16 ay var — yani bu bir alternatifler arası seçim değil, bir yükseltme sorusu. DeepSeek V3.2 güncel giriş; DeepSeek V3 ise hâlâ epey üretim trafiği üzerinde koştuğu için burada. Yeni bir şeye başlıyorsanız eskisini seçmek için pek sebep yok; zaten üzerindeyseniz soru, göç maliyetinin kazanca değip değmediği.
Bağlam fiilen berabere: 128K karşı 128K. Hiçbiri diğerinin kaldıramayacağı bir belge boyutunu açmıyor, dolayısıyla bu eksen karara girmemeli. Beraberliği bağlamın bozmasını umuyorduysanız bozmayacak.
Verim, göz ardı edilecek kadar yakın — 88/100'e karşı 85/100. Etkileşimli bir üründe hiçbiri gözle görülür şekilde daha hızlı hissettirmeyecek, dolayısıyla gecikme aralarında seçim yapmak için bir gerekçe değil.
Fiyatlar bu kadar yakınken (%8 fark) maliyete göre değil uyuma göre seçin. Benchmark üstünlüğü DeepSeek V3'da; bunu her birinin en zayıf olduğu yere karşı tartın — sırasıyla yaratıcı görevler ve yaratıcı görevler — ve yukarıdaki hesap makinesini kendi token karışımınızla kullanın.
Benchmark Karşılaştırması
5 kategoride birebir karşılaştırma — resmi değerlendirmelerden alınmıştır
Kodlama
Mantıksal Muhakeme
Veri Ayıklama
Yaratıcılık
Görsel Analiz
Hız Puanı
Bağlam Penceresi
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!"
- DeepSeek V3.2
- $0.10
- DeepSeek V3
- $0.11
İş e-postası
Tipik bir e-posta (~200 kelime)
- DeepSeek V3.2
- $7.02
- DeepSeek V3
- $7.56
Kod dosyası
50 satır Python kodu
- DeepSeek V3.2
- $10.40
- DeepSeek V3
- $11.20
Gösterilen fiyatlar her iş yükünün 100,000 kez çalıştırılması içindir — tek bir çalıştırma hem DeepSeek V3.2 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_tokensHer 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
DeepSeek V3.2
$8.88/ay
$106.56/yıl
DeepSeek V3
$9.66/ay
$115.92/yıl
Yıllık Tasarruf
$9.36 yıllık tasarruf
DeepSeek V3.2 daha ucuz · $0.78/ay
Derinlemesine Denetim — DeepSeek V3.2 & DeepSeek V3
Cerrahi Denetliyoruz: Mantıksal Muhakeme
3 YILLIK STRATEJİK KAYIP PROJEKSİYONU
-$65.556
Optimizasyon protokolleri uygulanmazsa mevcut model tercihi nedeniyle yıllık -$21.852 sermaye kaybı yaşanacaktır.
VERİMLİLİK SKORU
83%
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 TASARRUFGPT-5 Nano
IQ Skoru: 72/100
$18.00/yıl
o3-mini
IQ Skoru: 97/100
$277.20/yıl
DeepSeek R1
IQ Skoru: 97/100
$59.184/yıl
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)| Model | Benchmark Skoru | Input (M token) | Output (M token) | Yıllık Maliyet* | Değer Endeksi |
|---|---|---|---|---|---|
DeepSeek V3 | 91/100 | $0.28 | $0.42 | $8.40 | 45/100 |
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)
// 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);
};İlgili Karşılaştırmalar
En iyi seçeneği bulmak için benzer model çiftlerini keşfedin