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DeepSeek Modelle
Entdecken Sie alle 4 Modelle von DeepSeek mit detaillierten Preisen, Vor- und Nachteilen sowie Entwicklerempfehlungen.
4
Modelle
$0.220
Niedrigster Input
1M
Max. Kontext
2
Qualitätsstufen
Schnellempfehlungen
Bestes Preis-Leistungs-Verhältnis: DeepSeek V4 Flash ($0.220/1M)
Beste Qualität: DeepSeek V4 Flash
Am besten für logisches Denken: DeepSeek V4 Pro
DeepSeek V4 Pro
ReasoningTiefes Denken, komplexe Analyse
Wann verwenden: Bestes preisgünstiges Reasoning-Modell mit massiver Ausgabekapazität für Mathematik, Logik und Analyse.
Upgrade-Highlights
- ◆384K maximale Ausgabe — die größte auf dem Markt (3x GPT-5.5s 128K)
- ◆1M Kontextfenster — 16-fache Steigerung gegenüber DeepSeek R1s 65K
- ◆99% günstiger als GPT-5.5 für Reasoning ($0,435 vs $5/M Eingabe)
- ◆Zwischengespeicherte Eingabe: $0,003625/M — 99,2% Ersparnis bei wiederholten Präfixen
- ◆Denkmodus: umschaltbares tiefes Denken ohne zusätzliche Kosten
Input-Preis
$1.32
per 1M tokens
Output-Preis
$1.98
per 1M tokens
Cached Input
$0.022
per 1M tokens
Batch-Input
—
per 1M tokens
Kontextfenster: 1M
Max. Output: 384,000 tokens
Wissensstand: 2025-06
VisionFunktionsaufrufFeinabstimmungJSON-Modus
Vorteile
- 384K maximale Ausgabe — die größte verfügbare
- 1M Kontextfenster
- 99% günstiger als GPT-5.5 für Reasoning
Nachteile
- Keine Bildunterstützung
- Kein Feintuning
- Denkmodus erhöht Token-Kosten
Leistung
Ausgabegeschwindigkeit~30 tok/s
Rate-Limit2,000 RPM
Multimodal
BildeingabeBildausgabeAudioeingabeAudioausgabe
Benchmarks
MMLU
88.0%
AIME 2024
85.0%
SWE-bench Verified
71.0%
MATH
82.5%
DeepSeek V4 Flash
FlagshipUltra-günstiges Codieren, allgemeine Aufgaben
Wann verwenden: Am besten für hohes Codierungsvolumen und allgemeine Aufgaben, bei denen die Kosten im Vordergrund stehen.
Upgrade-Highlights
- ◆Günstigstes LLM verfügbar: 0,14 $/M Eingabe, 0,28 $/M Ausgabe
- ◆1M Kontext + 384K Ausgabe — gleiche Kapazität wie V4 Pro zu 1/3 des Preises
- ◆Dual-Modus: Denken und Nicht-Denken — je nach Aufgabenkomplexität umschaltbar
- ◆Zwischengespeicherte Eingabe: 0,0028 $/M — 98% Einsparung bei System-Prompts
- ◆Keine Bildverarbeitung — nur Text; verwenden Sie GPT-4.1 oder Gemini für multimodale Anforderungen
Input-Preis
$0.220
per 1M tokens
Output-Preis
$0.660
per 1M tokens
Cached Input
$0.0028
per 1M tokens
Batch-Input
—
per 1M tokens
Kontextfenster: 1M
Max. Output: 384,000 tokens
Wissensstand: 2025-06
VisionFunktionsaufrufFeinabstimmungJSON-Modus
Vorteile
- Günstigstes LLM verfügbar für 0,14 $/M Eingabe
- 1M Kontext + 384K Ausgabe
- Unterstützt sowohl Denk- als auch Nicht-Denk-Modi
Nachteile
- Keine Bildunterstützung
- Qualität unter GPT-5.4 für komplexe Aufgaben
- Kein Feintuning
Leistung
Ausgabegeschwindigkeit~60 tok/s
Rate-Limit5,000 RPM
Multimodal
BildeingabeBildausgabeAudioeingabeAudioausgabe
Benchmarks
MMLU
84.5%
HumanEval
86.0%
SWE-bench Verified
55.0%
DeepSeek V3
FlagshipCodierung, Mathematik, logisches Denken
Wann verwenden: Bestes Budget-Flaggschiff für codierungslastige Arbeitslasten. 10x günstiger als GPT-4.1 bei vergleichbarer Qualität.
Upgrade-Highlights
- ◆10x günstiger als GPT-4.1 ($0,27 vs $2/M Eingabe) für vergleichbare Codierung
- ◆Feinabstimmung verfügbar — für domänenspezifische Codierungsaufgaben anpassbar
- ◆Prompt-Caching: $0,07/M — 74% Einsparungen bei wiederholten System-Prompts
- ◆671B MoE-Parameter mit 37B aktiven — Flaggschiff-Intelligenz zum Budgetpreis
- ◆65K Kontext ist klein im Vergleich zu 1M Mitbewerbern — Upgrade auf V4 für langen Kontext
Input-Preis
$0.270
per 1M tokens
Output-Preis
$1.10
per 1M tokens
Cached Input
$0.070
per 1M tokens
Batch-Input
—
per 1M tokens
Kontextfenster: 66K
Max. Output: 8,192 tokens
Wissensstand: 2024-07
VisionFunktionsaufrufFeinabstimmungJSON-Modus
Vorteile
- Extrem günstig für Flaggschiff-Qualität
- Hervorragende Codierung & Mathematik
- Feinabstimmung + Caching verfügbar
Nachteile
- Nur 65K Kontext
- Keine Bildverarbeitung
- Eingeschränkte Zuverlässigkeit bei Funktionsaufrufen
Leistung
Ausgabegeschwindigkeit~50 tok/s
Rate-Limit3,000 RPM
Multimodal
BildeingabeBildausgabeAudioeingabeAudioausgabe
Benchmarks
MMLU
87.1%
SWE-bench Verified
50.0%
MATH
75.0%
HumanEval
89.0%
DeepSeek R1
ReasoningTiefes Denken, mathematische Beweise
Wann verwenden: Budget-Reasoning-Modell — verwenden Sie es, wenn die o3-Kosten für Mathematik-/Logik-Pipelines zu hoch sind.
Upgrade-Highlights
- ◆4x günstiger als o3 ($0,55 vs $2/M Input) für vergleichbares Reasoning
- ◆AIME 2024: 79,8% — wettbewerbsfähig mit o1 bei Mathematik-Benchmarks
- ◆Prompt-Caching: $0,14/M — 75% Ersparnis bei wiederholten Präfixen
- ◆Open-Source-Reasoning-Modell — selbst hosten für unbegrenzte Nutzung
- ◆Kein Function Calling oder Vision — reines Reasoning; Upgrade auf V4 Pro für Tools
Input-Preis
$0.550
per 1M tokens
Output-Preis
$2.19
per 1M tokens
Cached Input
$0.140
per 1M tokens
Batch-Input
—
per 1M tokens
Kontextfenster: 66K
Max. Output: 8,192 tokens
Wissensstand: 2024-07
VisionFunktionsaufrufFeinabstimmungJSON-Modus
Vorteile
- 4x günstiger als o3 für Reasoning
- Starke Mathematik & Logik
- Gute Prompt-Caching-Ersparnisse
Nachteile
- Kein Function Calling
- Keine Vision oder Feintuning
- Nur 65K Kontext
Leistung
Ausgabegeschwindigkeit~20 tok/s
Rate-Limit2,000 RPM
Multimodal
BildeingabeBildausgabeAudioeingabeAudioausgabe
Benchmarks
AIME 2024
79.8%
MATH
97.3%
GPQA
71.5%
Nebeneinander-Vergleich
| Modell | Stufe | Input | Output | Kontext |
|---|---|---|---|---|
| DeepSeek V4 Pro | Reasoning | $1.32 | $1.98 | 1M |
| DeepSeek V4 Flash | Flagship | $0.220 | $0.660 | 1M |
| DeepSeek V3 | Flagship | $0.270 | $1.10 | 66K |
| DeepSeek R1 | Reasoning | $0.550 | $2.19 | 66K |