DeepSeek V3
deepseek-v3
70% in · 30% out mix
Higher = better value
Speed
85/100
Context
128K
Tier
fast
DeepSeek R1
deepseek-r1
70% in · 30% out mix
Higher = better value
Speed
60/100
Context
128K
Tier
power
DERİN ANALİZ
DeepSeek V3 ile DeepSeek R1 Karşılaştırması: Detaylı İnceleme
DeepSeek V3 DeepSeek tarafından geliştirilen lightweight seviyeli bir dil modelidir; 128K token bağlam penceresiyle coding alanında öne çıkar. DeepSeek R1 DeepSeek'ın flagship seviyeli modeli 128K token bağlamı destekler ve reasoning alanında güçlü performans gösterir.
DeepSeek V3, bu karşılaştırmada daha maliyet etkin seçenektir — tipik bir prompt/tamamlama karışımında DeepSeek R1'den yaklaşık %83 daha ucuzdur. DeepSeek V3, 1M input token başına $0.14 ve 1M output token başına $0.28 ücret alır. DeepSeek R1 ise input için $0.55/M, output için $2.19/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.
DeepSeek V3, 128K tokenla daha büyük bağlam penceresini destekler; bu özellik uzun belge analizi ve büyük kod tabanları için avantajlıdır. Gecikme hassas uygulamalar için DeepSeek V3, 85/100 hız puanıyla DeepSeek R1'in 60/100 puanının önündedir.
Maliyet verimliliği öncelikse DeepSeek V3'i, maksimum performans gerekiyorsa DeepSeek R1'i tercih edin. Genel benchmark skorlarında DeepSeek R1 öne çıkıyor. Her iki modelin de farklı güçlü yönleri vardır — tam token hacminiz için yukarıdaki interaktif hesap makinesini 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!"
İş e-postası
Tipik bir e-posta (~200 kelime)
Kod dosyası
50 satır Python kodu
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
$5.46/ay
$65.52/yıl
DeepSeek R1
$31.26/ay
$375.12/yıl
Yıllık Tasarruf
$309.60 yıllık tasarruf
DeepSeek V3 daha ucuz · $25.80/ay
Deep-Dive Audit — DeepSeek V3 & DeepSeek R1
Cerrahi Denetliyoruz: Mantıksal Muhakeme
3 YILLIK STRATEJİK KAYIP PROJEKSİYONU
-$223.74
Optimizasyon protokolleri uygulanmazsa mevcut model tercihi nedeniyle yıllık -$74.58 sermaye kaybı yaşanacaktır.
VERİMLİLİK SKORU
91%
Seçilen model bu kategoride 91 benchmark skoru alıyor.
KATEGORİK FARK
7 puan
Liderden Uzaklık
Rekabetçi Konum Analizi
Kaynak: MMLU-Pro + GPQA Diamond (Apr 2026)
Kategorik Şampiyon: Claude Opus 4.6
MMLU-Pro + GPQA Diamond (Apr 2026) verilerine göre Claude Opus 4.6, Mantıksal Muhakeme görevleri için optimum dengeyi sunar.
Pazar Skoru
%98
Tasarruf Oranı
%-1480
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 bu kategoride 91 puan alarak uygun bir seçim."
Kategorik Alternatif Fırsatı
"Claude Opus 4.6, MMLU-Pro + GPQA Diamond (Apr 2026) verilerine göre bu kategoride 98 puanla lider konumda."
Atalet Vergisi Tespit Edildi
"Trafiğin %85'i daha ucuz modellere yönlendirilebilir. Fast tier (DeepSeek V3) ve Smart tier (o3-mini) ile aylık $-6.21 tasarruf edilebilir."
3-Katmanlı Akıllı Yönlendirme Mimarisi
YÖNLENDİRME İLE %-1480 TASARRUFDeepSeek V3
IQ Skoru: 91/100
$30.24/yıl
o3-mini
IQ Skoru: 97/100
$277.20/yıl
Claude Opus 4.6
IQ Skoru: 98/100
$648.00/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 |
|---|---|---|---|---|---|
Claude Opus 4.6LİDER | 98/100 | $5.00 | $25.00 | $360.00 | 1/100 |
o3-mini | 97/100 | $1.10 | $4.40 | $66.00 | 6/100 |
DeepSeek R1 | 97/100 | $0.55 | $2.19 | $32.88 | 12/100 |
GPT-5.2 Chat | 96/100 | $1.75 | $14.00 | $189.00 | 2/100 |
Claude 3.7 Sonnet | 95/100 | $3.00 | $15.00 | $216.00 | 2/100 |
Claude 3.5 Sonnet | 93/100 | $3.00 | $15.00 | $216.00 | 2/100 |
GPT-4.1 | 93/100 | $2.00 | $8.00 | $120.00 | 3/100 |
DeepSeek V3SEÇİLİ | 91/100 | $0.14 | $0.28 | $5.04 | 75/100 |
Claude 3 Opus | 90/100 | $15.00 | $75.00 | $1,080.00 | 0/100 |
GPT-4o | 90/100 | $2.50 | $10.00 | $150.00 | 3/100 |
Gemini 3.1 Pro | 89/100 | $2.00 | $12.00 | $168.00 | 2/100 |
Gemini 2.0 Pro | 88/100 | $1.25 | $5.00 | $75.00 | 5/100 |
Llama 3.1 405B | 88/100 | $2.70 | $2.70 | $64.80 | 6/100 |
Gemini 1.5 Pro | 87/100 | $1.25 | $5.00 | $75.00 | 5/100 |
Mistral Large 2 | 86/100 | $2.00 | $6.00 | $96.00 | 4/100 |
DeepSeek V3.2 | 83/100 | $0.26 | $0.38 | $7.68 | 45/100 |
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 Opus 4.6", prompt);
};İlgili Karşılaştırmalar
En iyi seçeneği bulmak için benzer model çiftlerini keşfedin
DeepSeek V3vsClaude Opus
$0.14 · $5/M in
DeepSeek V3vsClaude 3
$0.14 · $15/M in
DeepSeek V3vsGPT-5.2 Chat
$0.14 · $1.75/M in
DeepSeek V3vsGemini 3.1
$0.14 · $2/M in
DeepSeek R1vsGPT-4o
$0.55 · $2.5/M in
DeepSeek R1vsClaude 3.5
$0.55 · $3/M in
DeepSeek R1vsGemini 1.5
$0.55 · $1.25/M in
DeepSeek R1vsDeepSeek V3.2
$0.55 · $0.26/M in