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DeepSeek V4 Pro vs GPT-6 Astra:评测结果、工具与 API 成本

对照同版本第三方指标、输入类型、工具支持与价格,区分公开评测表现和实际仓库任务的成功率。

独立编辑与核验:DeepSeekDSH源码核验:0.1.5-rc.2 · 2026-09-11
本页内容

在所列 Artificial Analysis v4.3 测试中,Astra 的综合指数和终端任务成绩较高,V4 Pro 的 API 单价较低。Astra 还支持图片输入和多种托管工具,而 V4 Pro 以文本输入为主。V4 Pro 服务继续保留,选择不需要建立在它即将退役的假设上。

权衡面板

Astra vs V4 Pro:能力差距、成本差距与生命周期

尽量使用同口径第三方指标,再叠加官方价格和产品生命周期。

Sep 11, 2026

当前第三方 v4.3 同口径对比

Artificial Analysis 下 GPT-6 Astra max vs DeepSeek V4 Pro 0813 max。

Intelligence Index53 vs 36Astra vs V4 Pro
Terminal-Bench v4.059% vs 14%
SciCode56% vs 51%
AA-LCR v1.181% vs 80%

评测与价格概览

在 Artificial Analysis Intelligence Index v4.3 的同口径评测里,GPT-6 Astra max 得分 53,DeepSeek V4 Pro 0813 max 得分 36。按照这一套评测组合,能力差距是真实存在的。

但价格差距同样巨大。OpenAI 官方 API 定价是 Astra 输入 $10 / 1M Tokens、输出 $50 / 1M;DeepSeek V4 Pro 高峰缓存未命中输入 $1.32、输出 $3.96,低峰还会再减半。

本节来源:Artificial Analysis — GPT-6 Astra vs DeepSeek V4 Pro 0813 · OpenAI API — GPT-6 Astra model · DeepSeek API — Models & Pricing

同版本第三方评测

厂商发布会经常各用各的 Harness 和 Benchmark 版本。Artificial Analysis 的价值在于用同一套 v4.3 方法跑两个模型。细分结果里,差距最大的之一是 Terminal-Bench v4.0;而 SciCode 和长上下文检索 AA-LCR 的距离小得多。

Artificial Analysis v4.3GPT-6 Astra maxDeepSeek V4 Pro 0813 max
Intelligence Index5336
AutomationBench-AA68%57%
Terminal-Bench v4.059%14%
SciCode56%51%
Humanity's Last Exam55%41%
AA-LCR v1.181%80%
综合榜不是生产环境

你的 Agent 可能被某一个窄问题卡死:工具调用稳定性、Shell 恢复、浏览器操作、延迟、长上下文召回。真正上线前仍然需要自己的回归任务集。

本节来源:Artificial Analysis — GPT-6 Astra vs DeepSeek V4 Pro 0813 · Artificial Analysis — Intelligence Index v4.3

API 单价与长输入费率

下表按基础费率展示单价。Astra 单次输入超过 272K 时,整次请求的输入与缓存费率提高到 2 倍、输出提高到 1.5 倍。任务级账单还需累计重试和工具费用;低单价也不等于 API 并发没有限制。

标准 API 定价GPT-6 AstraDeepSeek V4 Pro 0813 高峰
输入 / 1M$10.00$1.32(缓存未命中)
缓存输入 / 1M$1.00$0.044
输出 / 1M$50.00$3.96
上下文窗口1.05M1M
最大输出128K384K

本节来源:OpenAI API — GPT-6 Astra model · DeepSeek API — Models & Pricing

Coding / Agent:Astra 的优势更集中在高难度端到端任务

OpenAI 在 GPT-6 Astra 发布评测中给出 Terminal-Bench 4.0 57.9%、DeepSWE v1.1 74.1%。Artificial Analysis 的独立评测也显示 Astra 在当前 Terminal-Bench v4.0 上明显领先 V4 Pro。

DeepSeek V4 Pro 在较早的 Terminal Bench 2.1 和自己那套 Harness Agent 评测里依然很强,但不能把 2.1 的 87.9 直接拿来和 4.0 的 57.9 比大小。Benchmark 换版本以后,题目难度可以发生巨大变化。

本节来源:OpenAI — GPT-6 Astra · Artificial Analysis — GPT-6 Astra vs DeepSeek V4 Pro 0813 · DeepSeek — V4 Pro GA release

上下文和工具:两个模型都已经面向长任务设计

两边都已经做到约百万 Token 上下文。Astra 支持图片输入,并通过 Responses API 提供 Web Search、File Search、Code Interpreter、Hosted Shell、Computer Use、MCP 等工具能力。DeepSeek V4 Pro 当前是文本输入,但也支持 Tool Calls、Responses API 与 Anthropic 兼容接口。

放进 DSH 这种 Harness 后,模型只是其中一层。Preset、工具展示和权限策略都可能显著改变最终成绩,所以生产比较最好只换模型,不要同时把整个 Agent 配置也换掉。

本节来源:OpenAI API — GPT-6 Astra model · DeepSeek API — Models & Pricing

使用条件与服务状态

需要原生图片输入或已经依赖 OpenAI 托管工具时,Astra 的接口支持更直接;以文本为主、预算受限时,V4 Pro 的较低单价值得考虑。对于复杂终端任务,可以参考同版本评测表现,再验证实际仓库中的修改质量。

DeepSeek 当前已确认 V4 Pro 在 9 月 14 日后继续服务、计费不变。若还想比较 V4.1 Flash,应独立核对新模型的能力和价格,不沿用 V4 Pro 的分数。

本节来源:DeepSeek API — Models & Pricing · Artificial Analysis — Intelligence Index v4.3

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