Head-to-head
DeepSeek-V4 vs GPT-5.5: model AI mana yang menang di 2026?
DeepSeek-V4 ($0.87/1M out) dan GPT-5.5 ($30/1M out) adalah dua model AI yang paling banyak dipakai di 2026. Dari 6 suara komunitas, DeepSeek-V4 memimpin dengan persetujuan 57%.
Vonis singkat
Soal Penalaran, pilih GPT-5.5: arena menilainya 5/5 berbanding 4.5/5 untuk DeepSeek-V4. Soal budget, DeepSeek-V4 menang: harganya mulai dari $0.87/1M out berbanding $30/1M out untuk GPT-5.5.
Perbandingan baris demi baris
Kekuatan dan kelemahan
DeepSeek-V4
- Context window 1M token (8x dari 128K milik V3.2) dengan output hingga 384K tokens, standar di API resmi
- Harga agresif: $0.435/$0.87 per 1M tokens (V4-Pro), kira-kira 28.7x lebih murah per output token dibanding Claude Opus 4.8; input cache-hit turun ke $0.003625/1M (diskon lebih dari 99%)
- Bobot terbuka berlisensi MIT untuk V4-Pro maupun V4-Flash di Hugging Face: penggunaan komersial, fine-tuning, dan redistribusi diizinkan
- SOTA open source untuk coding agentik: 80.6 di SWE-bench Verified (konfigurasi Think Max), seri dengan Gemini 3.1 Pro, plus rating Codeforces 3206 (sekitar peringkat 23 vs manusia)
- Peringkat #3 dari 93 di Artificial Analysis Intelligence Index (skor 44), jauh di atas rata-rata 25
- Stack sparse-attention memangkas inferensi context 1M menjadi 27% FLOPs milik V3.2 dan 10% KV cache-nya
- Tool call cacat yang muncul sesekali: function call kadang dikeluarkan sebagai teks biasa di content alih-alih field tool_calls (GitHub issue deepseek-ai #1244)
- Mode thinking merusak rantai tool-call multi-giliran yang panjang dengan error 400 di framework agen (OpenClaw issue #72044, perbaikannya belum tuntas)
- Developer melaporkan ia mengarang API yang tidak ada di codebase kustom dan bertindak atas input pengguna yang dihalusinasikan dalam loop agen
- Sangat bertele-tele (180M output tokens evaluasi vs median 95M) dan kecepatan menengah di 54.6 tok/s (#39/93), yang menggerus harga per token murahnya di lapangan
- Hanya teks (tanpa vision atau audio) dan masih preview: rilis resmi yang direncanakan pertengahan Juli 2026 menambah harga jam sibuk yang menggandakan tarif API tercantum selama jam kerja Beijing
GPT-5.5
- Context window 1M token (1,050,000) dengan output maksimum 128K dan reasoning effort yang bisa diatur dari none hingga xhigh
- State-of-the-art di ARC-AGI-2 dengan 85.0% (vs 73.3% untuk GPT-5.4) dan Terminal-Bench 2.0 dengan 82.7%
- Otonomi coding agentik kuat: developer melaporkan ia menuntaskan sekali jalan tugas yang butuh beberapa giliran di GPT-5.4 dan memperbaiki kesalahannya sendiri; +50 poin di Code Arena vs GPT-5.4
- Diskon agresif: potongan 90% untuk cached input ($0.50/1M) dan 50% via Batch atau Flex ($2.50/$15)
- Cepat untuk ukuran reasoner frontier: developer menyebutnya model GPT pertama yang nyaman dijalankan pada thinking effort medium atau low
- Harga resmi naik dua kali lipat vs GPT-5.4 ($5/$30 vs $2.50/$15) untuk context window 1M token yang sama
- Terlalu harfiah mengikuti instruksi: developer melaporkan ia gagal menangkap maksud di tempat-tempat yang jelas, di mana Claude berhasil
- Tertinggal dari Claude Opus 4.8 di SWE-bench Pro (58.6% vs 69.2%); developer HN masih memfavoritkan Claude kira-kira 2:1 untuk coding
- Kadang terlalu konservatif dengan perubahan kode atau melewatkan penalaran mendalam sama sekali, langsung menjawab pada prompt kompleks
- Biaya tambahan long-context: prompt di atas 272K input tokens ditagih 2x input dan 1.5x output untuk seluruh sesi
Jatuhkan vonis Anda
Satu rekomendasi per tool per gladiator. Suara Anda mengubah skor penonton yang dilihat semua orang.
Vonis arena atas DeepSeek-V4
Pilih DeepSeek-V4 jika Anda menginginkan penalaran dan coding agentik mendekati frontier dengan harga 3x hingga hampir 30x di bawah Claude Opus atau GPT-5.5, atau jika bobot berlisensi MIT untuk self-hosting dan fine-tuning penting bagi Anda. Ini upgrade telak dari V3.2: context 8x lebih panjang, inferensi long-context jauh lebih murah, dan coding lebih kuat, apalagi endpoint legacy deepseek-chat/reasoner toh dideprekasi pada 24 Juli 2026. Hindari untuk agen produksi yang bergantung pada tool calling multi-giliran yang benar-benar solid, di mana pengguna masih melaporkan tool call cacat dan API karangan, dan untuk pekerjaan vision atau audio apa pun karena ia hanya teks. Aplikasi yang sensitif latensi juga sebaiknya menguji dulu, karena sifat bertele-tele dan kecepatan output menengah 54.6 tok/s menggerus sebagian keunggulan biayanya, dan anggarkan penggandaan harga jam sibuk yang datang bersama rilis resmi pertengahan Juli.
Vonis arena atas GPT-5.5
Pilih GPT-5.5 di atas GPT-5.4 jika Anda butuh otonomi agentik lebih kuat, alur kerja yang berat di terminal, atau penalaran abstrak SOTA, tetapi ketahuilah harga resminya naik dua kali lipat dari $2.50/$15 milik GPT-5.4 menjadi $5/$30 sementara context 1M token tidak berubah. Tim yang mengerjakan refactoring multi-file berisiko tinggi mungkin tetap lebih memilih Claude Opus, yang memimpin SWE-bench Pro (69.2% vs 58.6%) dan lebih baik menangkap maksud dari prompt yang longgar. Pengguna dengan anggaran ketat perlu mewaspadai biaya tambahan 272K token dan laporan limit yang lebih cepat habis, dan mengandalkan caching, Batch, atau Flex untuk memangkas biaya separuh.
Kata penonton
Tentang DeepSeek-V4
“Tool calling is flaky. Function calls sometimes land as plain text instead of the tool_calls field, and thinking mode 400s on long multi-turn chains. Not agent-ready yet.”
“MIT license on both Pro and Flash weights is the real story. Fine-tune, redistribute, ship commercially, no lawyer needed. Plus 384K output tokens for long-doc generation.”
“MIT weights, 1M context, and output tokens roughly 29x cheaper than Opus 4.8. Cache hits make input basically free. Moved my bulk pipelines over and the bill collapsed.”
Tentang GPT-5.5
“It is painfully literal. Where Claude infers intent in obvious places, 5.5 wants everything spelled out. And the price doubled vs 5.4 for the same 1M context.”
“85 on ARC-AGI-2 and you can feel it. Stuff that used to stall my agent just resolves now. 1M context with 128K output covers every workflow I have.”
“5.5 one-shots tasks that took 5.4 three turns, and it fixes its own mistakes mid-run instead of doubling down. The reasoning effort dial from none to xhigh is genuinely useful.”
Lanjut membandingkan
Pertanyaan yang sering diajukan
Apakah DeepSeek-V4 lebih baik daripada GPT-5.5?
Soal Penalaran, GPT-5.5 dinilai lebih tinggi (5/5 vs 4.5/5). Pilihan yang tepat tergantung kebutuhan Anda. Perbandingan baris demi baris di halaman ini mengupas harga, spesifikasi utama, dan penilaian arena.
Mana yang lebih murah, DeepSeek-V4 atau GPT-5.5?
DeepSeek-V4 lebih murah: harganya mulai dari $0.87/1M out, sementara GPT-5.5 mulai dari $30/1M out.
Berapa biaya DeepSeek-V4 dan GPT-5.5 per 1M token?
DeepSeek-V4: $0.435/1M in (cache hit $0.003625) per 1M token input, $0.87/1M out per 1M token output. GPT-5.5: $5/1M in per 1M token input, $30/1M out per 1M token output.