適合選擇 GPT-5.5 Pro 的情況
- TokenHub: 品質優先的高算力檔位
- 輸入 $30/M · 輸出 $180/M
- 上下文 1.05M · 最大輸出 128K · 輸入模態: 文字 · 圖像 · PDF
GPT-5.5 Pro vs DeepSeek V4 Pro
本頁將 OpenAI 的 GPT-5.5 Pro 與 DeepSeek 的 DeepSeek V4 Pro 並排呈現，方便比較價格、模型 ID、上下文與輸出上限、模態、工具呼叫、發布日期，以及可用的基準測試表現。
綜合建議
依據 TokenHub 的固定比較資料，建議優先選擇 GPT-5.5 Pro；如果 DeepSeek V4 Pro 的價格、限制或任務定位更符合需求，則選擇 DeepSeek V4 Pro。
比較重點
最適合
高難度任務推理研究
長上下文程式設計推理
如何解讀根據模型能力與產品定位綜合判斷。
任務定位
品質程式設計知識工作
成本控制研究長輸出
如何解讀模型最直接面向的工作負載。
輸入
$30/M
$1.2857/M優勢
如何解讀提示詞或檢索內容較大時，價格越低越好。
輸出
$180/M
$3.8571/M優勢
如何解讀推理密集或長文字生成場景中，價格越低越好。
上下文長度
1.1M
1M
如何解讀處理程式碼庫、檢索資料與長篇逐字稿時，容量越大越好。
輸入模態
圖像, PDF, 文字優勢
文字
如何解讀輸入類型越豐富，越不需要額外接入視覺或影片模型。
模型選擇指南
適合選擇 DeepSeek V4 Pro 的情況
- 綜合能力 44.3 · 程式設計 47.5
- 輸入 $1.80/M · 輸出 $3.50/M
- 上下文 1M · 最大輸出 384K · 輸入模態: 文字
基本資訊
GPT-5.5 ProOpenAI
DeepSeek V4 ProDeepSeek
名稱
GPT-5.5 ProGPT-5.5 Pro
模型 ID
GPT-5.5 Progpt-5.5-pro
Data source
GPT-5.5 ProTokenHub 线上目录
簡介
GPT-5.5 ProGPT-5.5 Pro 是 OpenAI GPT-5.5 一代中使用更多運算资源的高阶版本，適合答案品質比速度更重要的高难度專業任務。OpenAI 資料将 Pro 档描述为会“思考得更深”，在程式碼、研究、数据分析和文件密集型工作中追求更高精度。它应被定位为面向複雜推理和專業交付的模型，而不是日常聊天模型。
供應商
GPT-5.5 ProOpenAI
發布日期
GPT-5.5 Pro2026-04-23
上下文長度
GPT-5.5 Pro1.1M
最大輸出 Token
GPT-5.5 Pro128K
名稱
DeepSeek V4 ProDeepSeek V4 Pro
模型 ID
DeepSeek V4 Prodeepseek-v4-pro
Data source
DeepSeek V4 ProTokenHub 线上目录
簡介
DeepSeek V4 ProDeepSeek V4 Pro 被描述為大规模 MoE 模型，拥有 1.6T 總參數与 49B 啟用參數，并支援 1M token 上下文窗口，適合處理超長輸入。官方和第三方模型卡更強調它在高階推理、程式碼任務和長周期 Agent 工作流程中的能力，而不是一般聊天。相較於 V4 Flash，Pro 更偏向能力上限，適合大型程式碼库分析、複雜研究資料整合、多步驟自動化等需要深度推理的任務。
供應商
DeepSeek V4 ProDeepSeek
發布日期
DeepSeek V4 Pro2026-04-24
上下文長度
DeepSeek V4 Pro1M
最大輸出 Token
DeepSeek V4 Pro384K
名稱
GPT-5.5 ProGPT-5.5 Pro
名稱
DeepSeek V4 ProDeepSeek V4 Pro
模型 ID
GPT-5.5 Progpt-5.5-pro
模型 ID
DeepSeek V4 Prodeepseek-v4-pro
Data source
GPT-5.5 ProTokenHub 线上目录
Data source
DeepSeek V4 ProTokenHub 线上目录
簡介
GPT-5.5 ProGPT-5.5 Pro 是 OpenAI GPT-5.5 一代中使用更多運算资源的高阶版本，適合答案品質比速度更重要的高难度專業任務。OpenAI 資料将 Pro 档描述为会“思考得更深”，在程式碼、研究、数据分析和文件密集型工作中追求更高精度。它应被定位为面向複雜推理和專業交付的模型，而不是日常聊天模型。
簡介
DeepSeek V4 ProDeepSeek V4 Pro 被描述為大规模 MoE 模型，拥有 1.6T 總參數与 49B 啟用參數，并支援 1M token 上下文窗口，適合處理超長輸入。官方和第三方模型卡更強調它在高階推理、程式碼任務和長周期 Agent 工作流程中的能力，而不是一般聊天。相較於 V4 Flash，Pro 更偏向能力上限，適合大型程式碼库分析、複雜研究資料整合、多步驟自動化等需要深度推理的任務。
供應商
GPT-5.5 ProOpenAI
供應商
DeepSeek V4 ProDeepSeek
發布日期
GPT-5.5 Pro2026-04-23
發布日期
DeepSeek V4 Pro2026-04-24
上下文長度
GPT-5.5 Pro1.1M
上下文長度
DeepSeek V4 Pro1M
最大輸出 Token
GPT-5.5 Pro128K
最大輸出 Token
DeepSeek V4 Pro384K
價格
GPT-5.5 ProOpenAI
DeepSeek V4 ProDeepSeek
輸入
GPT-5.5 Pro$30/M
輸出
GPT-5.5 Pro$180/M
快取輸入
GPT-5.5 Pro暫無
輸入
DeepSeek V4 Pro$1.2857/M
輸出
DeepSeek V4 Pro$3.8571/M
快取輸入
DeepSeek V4 Pro$0.0429/M
輸入
GPT-5.5 Pro$30/M
輸入
DeepSeek V4 Pro$1.2857/M
輸出
GPT-5.5 Pro$180/M
輸出
DeepSeek V4 Pro$3.8571/M
快取輸入
GPT-5.5 Pro暫無
快取輸入
DeepSeek V4 Pro$0.0429/M
能力特性
GPT-5.5 ProOpenAI
DeepSeek V4 ProDeepSeek
推理
GPT-5.5 Pro
知識
GPT-5.5 Pro2025-12-01
附件
GPT-5.5 Pro
輸入模態
GPT-5.5 Pro圖像, PDF, 文字
輸出模態
GPT-5.5 Pro文字
溫度參數
GPT-5.5 Pro
工具呼叫
GPT-5.5 Pro
推理
DeepSeek V4 Pro
知識
DeepSeek V4 Pro2025-05-01
附件
DeepSeek V4 Pro
輸入模態
DeepSeek V4 Pro文字
輸出模態
DeepSeek V4 Pro文字
溫度參數
DeepSeek V4 Pro
工具呼叫
DeepSeek V4 Pro
推理
GPT-5.5 Pro
推理
DeepSeek V4 Pro
知識
GPT-5.5 Pro2025-12-01
知識
DeepSeek V4 Pro2025-05-01
附件
GPT-5.5 Pro
附件
DeepSeek V4 Pro
輸入模態
GPT-5.5 Pro圖像, PDF, 文字
輸入模態
DeepSeek V4 Pro文字
輸出模態
GPT-5.5 Pro文字
輸出模態
DeepSeek V4 Pro文字
溫度參數
GPT-5.5 Pro
溫度參數
DeepSeek V4 Pro
工具呼叫
GPT-5.5 Pro
工具呼叫
DeepSeek V4 Pro
基準測試
GPT-5.5 ProOpenAI暫無基準測試資料
DeepSeek V4 ProDeepSeek
綜合能力
暫無
程式碼能力
暫無
綜合能力
領先44.3
程式碼能力
領先47.5
知識與推理
GPQA
暫無
HLE
暫無
GPQA
領先88.8%
HLE
領先35.9%
程式碼能力
SciCode
暫無
Terminal-Bench Hard
暫無
SciCode
領先50%
Terminal-Bench Hard
領先46.2%
指令遵循與 Agent 任務
IFBench
暫無
AA-LCR
暫無
Tau2
暫無
IFBench
領先76.5%
AA-LCR
領先66.3%
Tau2
領先96.2%
相關模型比較
常見問題
GPT-5.5 Pro 和 DeepSeek V4 Pro 哪個更好？
+
沒有絕對「更好」的模型。先看上方「模型選擇指南」中與任務對應的建議，再用價格、上下文長度、最大輸出和能力項確認是否符合實際調用需求。
DeepSeek V4 Pro 比 GPT-5.5 Pro 便宜嗎？
+
請查看上方價格區，比較 GPT-5.5 Pro 與 DeepSeek V4 Pro 的輸入、輸出和快取輸入價格。
哪個模型支援更長的上下文？
+
GPT-5.5 Pro 的上下文長度為 1.1M，DeepSeek V4 Pro 的上下文長度為 1M。
兩個模型都能透過 TokenHub 使用嗎？
+
如果兩個模型都已在 TokenHub 模型目錄上架，就可以透過 TokenHub API 將請求路由到 GPT-5.5 Pro 和 DeepSeek V4 Pro。
還沒找到適合的模型？
不必只在這兩個模型之間選擇。瀏覽模型廣場，依能力、上下文和價格繼續篩選，找到更適合你工作負載的模型。