DeepSeek V4 Pro vs GPT-6.1 Sol ：价差 5 倍，首 Token 延迟差距实测

2026 年 9 月 29 日，OpenAI 正式推出 GPT-6.1 Sol，定位于复杂编程、专业工作和 Agent 工作流。与此同时，DeepSeek V4 Pro 凭借相对较低的 Token 价格、百万级上下文窗口和 384K 最大输出长度，继续成为开发者评估高性能模型时的重要选择。两款模型的差异不仅体现在价格上，也体现在响应延迟、长文本处理和多模态能力上。

根据目前公开的官方价格文档，GPT-6.1 Sol 的输入价格为每百万 Token 2 美元，输出价格为 10 美元；DeepSeek V4 Pro 在非高峰时段的输入价格为 0.66 美元，输出价格为 1.98 美元。单看输出价格，GPT-6.1 Sol 约为 DeepSeek V4 Pro 的 5.05 倍。

不过，模型选型不能只看单价。一款模型的实际使用成本，还受到输入输出比例、缓存命中率、调用时间和任务复杂度影响。第三方模型对比页面还给出了两款模型的首 Token 延迟数据：GPT-6.1 Sol 为 1.36 秒，DeepSeek V4 Pro 为 6.22 秒。这个结果让对比出现了另一个值得讨论的问题：价格更低的模型，是否一定适合对响应速度有要求的业务？

本文将从价格、延迟、上下文窗口、输出能力和实际开发场景五个方面展开分析，并进一步核对 DeepSeek V4.1 Pro 的公开发布情况。

一、GPT-6.1 Sol 与 DeepSeek V4 Pro：核心参数对比

首先需要明确，本文实际比较的是 GPT-6.1 Sol 和 DeepSeek V4 Pro，而不是已经确认发布的 DeepSeek V4.1 Pro。截至目前，DeepSeek 官方 API 文档列出的对应型号为 DeepSeek-V4-Pro-0813，尚未提供独立的 V4.1 Pro 价格和模型调用规格。

两款模型的主要参数如下：

表格

注：价格按照官方公开标准费率整理，DeepSeek 价格区分高峰与非高峰时段。首 Token 延迟数据来自第三方模型对比页面，并非官方性能承诺。

从参数来看，两款模型的差异比较明显。GPT-6.1 Sol 的主要特点是支持文本、图像和文件输入，同时提供较低的首 Token 延迟表现；DeepSeek V4 Pro 则在输出价格和最大输出长度方面具有优势。如果应用主要处理复杂文本生成、长篇内容输出和代码分析，DeepSeek V4 Pro 值得优先测试；如果应用需要处理图像、文件，并且对响应启动速度有较高要求，GPT-6.1 Sol 则具有更明确的适用优势。

这里还有一个容易忽略的问题：上下文窗口与最大输出长度并不是同一个概念。上下文窗口决定一次请求可以容纳多少输入和相关历史信息，而最大输出长度决定模型单次最多能够生成多少 Token。不能因为一款模型支持百万级上下文，就认为它可以一次输出百万 Token。

二、输出价格相差 5 倍，实际调用能节省多少？

价格是这次比较中最直观的部分。根据 OpenAI 官方价格文档，GPT-6.1 Sol 的标准输入价格为 2 美元 / 百万 Token，输出价格为 10 美元 / 百万 Token。DeepSeek V4 Pro 的价格则根据调用时间进行区分。

非高峰时段：

• 输入：0.66 美元 / 百万 Token。
• 缓存输入：0.022 美元 / 百万 Token。
• 输出：1.98 美元 / 百万 Token。

高峰时段：

• 输入：1.32 美元 / 百万 Token。
• 缓存输入：0.044 美元 / 百万 Token。
• 输出：3.96 美元 / 百万 Token。

DeepSeek 的高峰时间为工作日 UTC 01:00—04:00 和 06:00—10:00，中国法定节假日除外。其他时间按照非高峰价格计费。这意味着，开发者在安排批量任务时，如果能够避开高峰时段，便有机会进一步降低模型调用成本。

1. 输出价格为什么相差 5 倍？

将两款模型的输出价格放在一起：

• GPT-6.1 Sol：10 美元 / 百万 Token。
• DeepSeek V4 Pro：1.98 美元 / 百万 Token。

计算可得：10 ÷ 1.98 ≈ 5.05。也就是说，在非高峰时段，GPT-6.1 Sol 的输出 Token 单价约为 DeepSeek V4 Pro 的 5.05 倍。但如果只看高峰期，DeepSeek V4 Pro 的输出价格会上升至 3.96 美元，差距缩小到约 2.53 倍。因此，所谓的五倍价格差距，并不是任何时间都成立，而是建立在 DeepSeek 非高峰费率的基础上。

2. 用实际任务计算两款模型的成本

假设一个应用需要处理：输入 100 万 Token，输出 10 万 Token，暂时不考虑缓存命中和其他工具费用。

GPT-6.1 Sol 的费用：

• 输入成本：1 × $2 = $2。
• 输出成本：0.1 × $10 = $1。
• 总费用：$3.00。

DeepSeek V4 Pro 非高峰时段：

• 输入成本：1 × $0.66 = $0.66。
• 输出成本：0.1 × $1.98 = $0.198。
• 总费用：$0.858。

DeepSeek V4 Pro 高峰时段：

• 输入成本：1 × $1.32 = $1.32。
• 输出成本：0.1 × $3.96 = $0.396。
• 总费用：$1.716。

将结果整理如下：

表格

可以看出，在这个输入占比较高的任务中，两款模型的总费用差距并没有达到 5 倍。原因很简单：输入价格和输出价格是两个不同的计费项目，而输出仅占总 Token 数量的十分之一。如果任务变成大量代码生成、长篇内容创作或者连续输出，输出 Token 占比提高，DeepSeek 的价格优势才会更加明显。

3. 缓存命中率也会影响最终账单

对于重复提交相同上下文的应用，Prompt Caching（提示词缓存）也是一个需要考虑的因素。例如，企业客服系统可能在每次请求中都附带相同的产品说明、服务规则和业务知识。如果能够有效利用缓存，重复输入部分的计费就可能明显降低。

DeepSeek V4 Pro 非高峰缓存输入价格为 0.022 美元 / 百万 Token，而 GPT-6.1 Sol 的缓存输入价格为 0.10 美元 / 百万 Token。因此，对于上下文重复度较高的 Agent 应用，除了比较普通输入价格，还应该统计缓存命中率。不过，缓存并不是自动降低所有请求的费用，实际效果取决于缓存机制、Prompt 前缀一致性和有效缓存命中情况。

三、速度对比：1.36 秒与 6.22 秒，首 Token 延迟差多少？

价格之外，响应速度是开发者选择模型时需要考虑的另一个重要指标。原始对比页面给出的数据是：

• GPT-6.1 Sol：1.36 秒。
• DeepSeek V4 Pro：6.22 秒。

计算两者的比值：6.22 ÷ 1.36 ≈ 4.57。按照这一组第三方测试数据，GPT-6.1 Sol 的首 Token 延迟约为 DeepSeek V4 Pro 的 4.57 倍。

但这里需要区分一个技术概念：TTFT（Time To First Token），即首 Token 延迟。TTFT 衡量的是从提交请求到模型开始返回第一个 Token 所经历的时间，它并不等于模型每秒生成多少 Token，也不能直接代表一整段回答需要多长时间。例如，一个模型可能很快返回第一个 Token，但后续生成速度相对一般；另一个模型可能需要更长的初始化时间，但开始生成后能够持续输出较多 Token。因此，单独比较 TTFT 不能完整判断模型的推理速度。

1. 为什么首 Token 延迟对 Agent 更重要？

在普通聊天场景中，用户可能更关注整体回答时间；但在 Agent 工作流中，首 Token 延迟的影响会被多轮调用放大。

例如，一个代码开发 Agent 需要：

• 读取用户需求。
• 分析代码结构。
• 调用工具获取文件。
• 根据结果制定修改方案。
• 生成代码。
• 执行测试。
• 根据测试结果继续修改。

如果每个步骤都需要等待模型开始响应，那么 TTFT 就会影响整个任务的交互节奏。假设一个 Agent 连续执行 20 轮串行模型请求，并且每一轮都产生相同的首 Token 延迟差异：6.22 - 1.36 = 4.86 秒；20 轮累计：4.86 × 20 = 97.2 秒。也就是说，在这个简化模型下，两者的首 Token 等待时间累计相差约 97 秒。

这并不意味着所有 20 轮任务都一定会多等待 97 秒，实际情况还受到并行执行、网络延迟、工具调用和上下文长度等因素影响。但它说明了一个问题：对于多轮交互的 Agent 应用，响应启动时间不能被忽略。

2. 为什么不能只用首 Token 延迟判断模型性能？

开发者还应该关注以下指标：

表格

尤其是 P95 延迟。在企业系统中，平均延迟较低并不意味着所有请求都能快速完成；如果少部分请求经常出现长时间等待，用户依然会感受到明显的性能波动。因此，实际测试时应该同时记录 TTFT、生成速度和完整任务耗时，而不是只截取一个数字作为模型排名。

还需要说明，1.36 秒和 6.22 秒属于第三方页面提供的测试结果。测试时的网络位置、请求长度、缓存状态、服务负载和采样方式都可能影响结果。开发者在自己的环境中复测，才更有参考价值。

四、384K 对 128K：长文本任务中谁更有优势？

上下文窗口和最大输出长度，是两款模型另一个明显的差异点。

GPT-6.1 Sol 的官方规格为：

• 上下文窗口：1,050,000 Token。
• 最大输出：128,000 Token。

DeepSeek V4 Pro 的官方规格为：

• 上下文窗口：1,000,000 Token。
• 最大输出：384,000 Token。

从上下文窗口来看，两者都属于百万级上下文模型，差距并不大；但最大输出长度方面，DeepSeek V4 Pro 的 384K 是 GPT-6.1 Sol 的三倍。这对于需要一次性生成大量内容的任务具有实际意义。

例如：

1. 长篇技术文档生成

企业需要生成包含大量代码、接口说明、测试结果和部署指南的技术文档。如果输出内容非常长，128K 的限制可能需要将任务拆分成多个请求，而 384K 的输出空间能够为单次生成提供更大余量。

1. 大型代码库处理

开发者在进行代码重构时，可能需要模型输出大量代码和修改说明。更高的输出上限能够减少部分场景下的分段生成需求。不过，实际代码工程通常还需要结合文件读写、工具调用和分阶段验证，并不是输出越长越好。

1. 长篇研究报告

如果需要一次生成较长的行业研究报告、市场分析或者数据说明，最大输出长度会直接影响任务设计。

需要注意，GPT-6.1 Sol 的长上下文输入也不是没有成本变化。OpenAI 官方价格说明指出，当输入超过 272K Token 时，输入和缓存相关价格会提高至原来的两倍，输出价格则按相应长上下文费率调整。因此，企业处理超长输入时，不能简单使用普通标准价格进行预算。从工程角度来看，模型的上下文长度、输出上限和长上下文价格应该放在一起评估。

五、多模态与工具调用：GPT-6.1 Sol 是否更适合复杂应用？

除了价格和延迟，输入模态也是两款模型的重要区别。GPT-6.1 Sol 官方支持文本、图像和文件输入。这意味着开发者可以将图片、文件和文本信息放进同一套应用流程中，适合一些需要综合处理不同类型信息的业务。

例如：

• 读取产品截图并分析页面布局。
• 根据文件内容生成技术总结。
• 结合文本与图像完成信息提取。
• 在编程工作流中分析相关资料。

DeepSeek V4 Pro 当前官方价格文档标注为不支持视觉输入，主要面向文本推理任务。因此，如果业务需要直接处理图片，不能只因为 DeepSeek 的 Token 价格较低，就认为它可以完全替代 GPT-6.1 Sol。

此外，工具调用能力也值得关注。GPT-6.1 Sol 的工具调用需要使用 Responses API；DeepSeek V4 Pro 官方文档则列出了 OpenAI Responses API、Anthropic API 和工具调用支持。对于开发者来说，这意味着两款模型都可以参与更复杂的应用工作流，但具体的工具执行、参数校验和权限控制仍然需要应用层实现。

在实际开发中，还可以将不同模型放入同一个业务架构中。例如：

• 使用 GPT-6.1 Sol 处理需要图像理解的任务。
• 使用 DeepSeek V4 Pro 执行成本敏感的文本分析。
• 使用 Gemini 处理适合其多模态能力的业务。
• 使用 Codex 辅助代码编写、调试和工程维护。

这里的重点不是让所有任务都调用同一款模型，而是根据任务类型分配模型资源。

六、DeepSeek V4.1 Pro 到底发布了吗？官方信息需要怎样理解？

原始对比文章的标题使用了 DeepSeek V4.1 Pro，但正文真正参与价格和性能对比的型号是 DeepSeek V4 Pro。这并不是一个可以忽略的命名差异。

2026 年 9 月 10 日，DeepSeek 官方发布 V4.1-Flash，并在发布说明中提到，原计划将 V4 Pro 请求转发到 V4.1-Flash，直到 V4.1-Pro 发布。不过，官方随后在更新说明中回应开发者需求，决定继续提供 DeepSeek V4 Pro API 服务，原有计费方式保持不变。

截至目前，DeepSeek 官方 API 价格文档仍列出：

• deepseek-flash：对应 DeepSeek-V4.1-Flash-1017。
• deepseek-v4-pro：对应 DeepSeek-V4-Pro-0813。

其中，V4.1-Flash 已经有独立的模型版本、价格和技术资料，而 V4.1-Pro 尚未在当前价格表中形成独立的模型价格条目。因此，需要区分三个层面的信息：

第一，DeepSeek V4.1-Flash 已经正式发布，具备独立的官方模型说明。

第二，DeepSeek V4 Pro 仍然有官方 API 价格和调用文档，不能因为此前出现过路由调整计划，就直接认定其已经完全下线。

第三，V4.1 Pro 的具体发布状态、价格和最终规格，仍应以官方后续公告为准。在没有独立官方价格和模型规格之前，不应该将 V4 Pro 的数据直接标注为 V4.1 Pro。

对于开发者来说，这一点尤其重要。模型版本变化可能影响调用结果、成本和应用兼容性，不能仅凭名称相近就认为它们是同一个模型。

七、开发者应该怎么选？不同业务场景的模型选择建议

综合价格、速度、上下文和输入模态，两款模型并不存在适用于所有任务的绝对优胜者。更合理的方式，是根据业务目标选择。

场景一：高频文本生成与批量内容处理
推荐优先测试：DeepSeek V4 Pro。

这类任务通常具有较高的 Token 消耗量，例如文章生成、批量文本分类、数据摘要和结构化信息提取。如果任务不要求快速响应，并且可以安排在非高峰时段，DeepSeek V4 Pro 的价格优势比较明显。但仍然需要结合生成质量、重试率和实际输出长度进行评估。

场景二：实时交互与多轮 Agent 应用
推荐优先测试：GPT-6.1 Sol。

如果应用需要快速返回第一个 Token，或者用户会频繁与 Agent 交互，那么 TTFT 就是重要的体验指标。特别是客服助手、交互式编程助手和实时业务查询系统，需要同时测试首 Token 延迟与完整响应时间。如果 DeepSeek 在实际部署环境中能够达到业务要求，也可以通过测试后采用混合策略，而不是直接排除。

场景三：长文档生成与大型文本处理
推荐优先测试：DeepSeek V4 Pro。

384K 最大输出长度为超长文本生成提供了更大的空间。不过，企业需要注意长文本输出带来的成本、内容一致性和结果验证问题。对于特别复杂的文档，分阶段生成、结构化校验往往比单次输出更容易控制质量。

场景四：图片与文件输入
推荐优先测试：GPT-6.1 Sol。

其官方支持图像和文件输入，而 DeepSeek V4 Pro 当前不支持视觉输入。如果业务需要分析图片、截图和其他多模态内容，应该先确认模型接口是否支持对应的数据格式。

场景五：企业多模型混合架构
建议采用按任务分配模型的方式。

表格

这里的模型分配只是初始选型建议，最终还需要通过企业自己的数据和任务进行验证。

对于需要同时管理多款国产大模型的开发团队，也可以考虑通过统一 API 网关减少重复配置。例如，星链 API 提供国产大模型统一接入能力，适合需要在 DeepSeek、Kimi、Qwen、GLM 等模型之间进行调用管理的开发场景。不过，统一接入并不意味着所有模型的参数、功能和计费规则完全相同。切换模型时，仍然需要检查模型名称、上下文限制、工具调用能力和输入格式。

八、如何进行模型实测？不要只看价格表

公开参数可以帮助开发者缩小选择范围，但真正决定模型是否适合业务的，还是实际测试结果。建议建立一套相对固定的测试流程。

第一步：统一测试任务。

准备一组具有代表性的任务，包括文本生成、代码分析、长文档处理、信息提取和多轮工具调用。不要让两款模型执行不同难度的任务，否则结果不具备直接比较意义。

第二步：统一输入条件。

尽量保持 Prompt、输入长度、输出要求和任务数据一致。如果测试长上下文，还需要分别记录短上下文和长上下文的结果。

第三步：记录性能指标。

建议至少记录：

• TTFT：首 Token 延迟。
• TPS：每秒输出 Token 数。
• Total Latency：完整请求耗时。
• Token Usage：输入与输出 Token 消耗。
• Error Rate：请求失败率。
• P95：高分位响应延迟。

第四步：核算真实成本。

不要仅按照百万 Token 单价进行估算。还需要考虑缓存命中率、高峰与非高峰价格、任务重试和实际输出长度。

第五步：检查任务结果质量。

对于代码任务，可以检查代码是否能够运行、测试是否通过；对于数据分析任务，可以检查关键数字是否准确；对于长文档生成，可以检查内容完整性、逻辑一致性和格式规范。只有把成本、性能和结果质量放在一起，才能判断哪款模型更适合实际业务。

九、总结：便宜不等于适合，速度也不是唯一标准

GPT-6.1 Sol 和 DeepSeek V4 Pro 的差异，反映出当前大模型市场中两种不同的产品取向。

GPT-6.1 Sol 在官方标准价格下，输入为 2 美元、输出为 10 美元 / 百万 Token，支持 105 万上下文和 128K 最大输出，并具备图像、文件输入能力。DeepSeek V4 Pro 非高峰输入价格为 0.66 美元，输出价格为 1.98 美元，支持 100 万上下文和 384K 最大输出。对于大量文本生成任务，它具有明显的价格优势。

第三方对比页面显示，两款模型的首 Token 延迟分别为 1.36 秒和 6.22 秒。但这组数据不能直接等同于整体生成速度，仍然需要开发者结合自身网络和调用环境进行复测。

如果任务主要关注成本、长文本输出和批量处理，DeepSeek V4 Pro 值得优先测试；如果更关注多模态输入和交互响应，则可以重点评估 GPT-6.1 Sol。

对于企业开发者而言，更值得考虑的不是在两款模型之间进行一次性选择，而是建立能够根据任务类型、成本预算和响应要求灵活分配模型的架构。模型价格会变化，性能也会随着版本更新而调整。真正稳定的选型策略，应当建立在持续测试、成本核算和业务效果验证之上。