适合选择 GPT-5.5 的情况
- TokenHub xhigh 档位的 Intelligence Index 为 54.8、Coding Index 为 59.1
- 输入 $5/M、输出 $30/M，缓存输入为 $0.50/M
- 1.05M 上下文、128K 最大输出，支持文本、图像和 PDF 输入
GPT-5.5 vs DeepSeek V4 Pro
本页将 OpenAI 的 GPT-5.5 与 DeepSeek 的 DeepSeek V4 Pro 并排展示，便于查看价格、模型 ID、上下文与输出上限、模态、工具调用、发布日期以及可用的基准测试表现。
综合建议
GPT-5.5 在 TokenHub 的综合 Intelligence 与 Coding Index 上领先，并额外支持图像和 PDF 输入，是能力更强的默认项；若需要显著更低的纯文本成本和 384K 最大输出，则选择 DeepSeek V4 Pro。
综合建议基于 GPT-5.5 (xhigh) 与 DeepSeek V4 Pro (Reasoning, Max Effort) 档位。
对比亮点
GPT-5.5OpenAI
DeepSeek V4 ProDeepSeek
最适合
专业编程研究文档密集型任务
长上下文推理代码库分析成本控制
如何理解根据模型能力与产品定位综合判断。
任务定位
编程分析知识工作
推理编程长上下文
如何理解模型最直接面向的工作负载。
输入
$5/M
$1.2857/M优势
如何理解提示词或检索内容较大时，价格越低越好。
输出
$30/M
$3.8571/M优势
如何理解推理密集或长文本生成场景中，价格越低越好。
上下文长度
1.1M
1M
如何理解处理代码仓库、检索资料与长转录时，容量越大越好。
输入模态
图像, PDF, 文本优势
文本
如何理解输入类型越丰富，越不需要额外接入视觉或视频模型。
模型选择指南
适合选择 DeepSeek V4 Pro 的情况
- TokenHub 最高推理档位的 Intelligence Index 为 44.3、Coding Index 为 47.5
- 输入 $1.80/M、输出 $3.50/M
- 1M 上下文与 384K 最大输出，适合纯文本长内容任务
基础信息
GPT-5.5OpenAI
DeepSeek V4 ProDeepSeek
名称
GPT-5.5GPT-5.5
模型 ID
GPT-5.5gpt-5.5
简介
GPT-5.5GPT-5.5 被 OpenAI 描述为更智能的前沿模型，面向代码、研究、数据分析和专业知识工作。官方发布信息强调它在能力、速度和文档/结构化分析任务上的提升。它的描述应聚焦广泛的专业智能，而不是某一个单一细分场景。
供应商
GPT-5.5OpenAI
发布日期
GPT-5.52026-04-23
上下文长度
GPT-5.51.1M
最大输出 Token
GPT-5.5128K
名称
DeepSeek V4 ProDeepSeek V4 Pro
模型 ID
DeepSeek V4 Prodeepseek-v4-pro
简介
DeepSeek V4 ProDeepSeek V4 Pro 被描述为大规模 MoE 模型，拥有 1.6T 总参数与 49B 激活参数，并支持 1M token 上下文窗口，适合处理超长输入。官方和三方模型卡更强调它在高级推理、代码任务和长周期 Agent 工作流中的能力，而不是普通聊天。相比 V4 Flash，Pro 更偏能力上限，适合大型代码库分析、复杂研究资料综合、多步骤自动化等需要深度推理的任务。
供应商
DeepSeek V4 ProDeepSeek
发布日期
DeepSeek V4 Pro2026-04-24
上下文长度
DeepSeek V4 Pro1M
最大输出 Token
DeepSeek V4 Pro384K
名称
GPT-5.5GPT-5.5
名称
DeepSeek V4 ProDeepSeek V4 Pro
模型 ID
GPT-5.5gpt-5.5
模型 ID
DeepSeek V4 Prodeepseek-v4-pro
简介
GPT-5.5GPT-5.5 被 OpenAI 描述为更智能的前沿模型，面向代码、研究、数据分析和专业知识工作。官方发布信息强调它在能力、速度和文档/结构化分析任务上的提升。它的描述应聚焦广泛的专业智能，而不是某一个单一细分场景。
简介
DeepSeek V4 ProDeepSeek V4 Pro 被描述为大规模 MoE 模型，拥有 1.6T 总参数与 49B 激活参数，并支持 1M token 上下文窗口，适合处理超长输入。官方和三方模型卡更强调它在高级推理、代码任务和长周期 Agent 工作流中的能力，而不是普通聊天。相比 V4 Flash，Pro 更偏能力上限，适合大型代码库分析、复杂研究资料综合、多步骤自动化等需要深度推理的任务。
供应商
GPT-5.5OpenAI
供应商
DeepSeek V4 ProDeepSeek
发布日期
GPT-5.52026-04-23
发布日期
DeepSeek V4 Pro2026-04-24
上下文长度
GPT-5.51.1M
上下文长度
DeepSeek V4 Pro1M
最大输出 Token
GPT-5.5128K
最大输出 Token
DeepSeek V4 Pro384K
价格
GPT-5.5OpenAI
DeepSeek V4 ProDeepSeek
输入
GPT-5.5$5/M
输出
GPT-5.5$30/M
缓存输入
GPT-5.5$0.5/M
输入
DeepSeek V4 Pro$1.2857/M
输出
DeepSeek V4 Pro$3.8571/M
缓存输入
DeepSeek V4 Pro$0.0429/M
输入
GPT-5.5$5/M
输入
DeepSeek V4 Pro$1.2857/M
输出
GPT-5.5$30/M
输出
DeepSeek V4 Pro$3.8571/M
缓存输入
GPT-5.5$0.5/M
缓存输入
DeepSeek V4 Pro$0.0429/M
能力特性
GPT-5.5OpenAI
DeepSeek V4 ProDeepSeek
推理
GPT-5.5
知识
GPT-5.52025-12-01
附件
GPT-5.5
输入模态
GPT-5.5图像, PDF, 文本
输出模态
GPT-5.5文本
温度参数
GPT-5.5
工具调用
GPT-5.5
推理
DeepSeek V4 Pro
知识
DeepSeek V4 Pro2025-05-01
附件
DeepSeek V4 Pro
输入模态
DeepSeek V4 Pro文本
输出模态
DeepSeek V4 Pro文本
温度参数
DeepSeek V4 Pro
工具调用
DeepSeek V4 Pro
推理
GPT-5.5
推理
DeepSeek V4 Pro
知识
GPT-5.52025-12-01
知识
DeepSeek V4 Pro2025-05-01
附件
GPT-5.5
附件
DeepSeek V4 Pro
输入模态
GPT-5.5图像, PDF, 文本
输入模态
DeepSeek V4 Pro文本
输出模态
GPT-5.5文本
输出模态
DeepSeek V4 Pro文本
温度参数
GPT-5.5
温度参数
DeepSeek V4 Pro
工具调用
GPT-5.5
工具调用
DeepSeek V4 Pro
基准测试
GPT-5.5OpenAI
DeepSeek V4 ProDeepSeek
综合能力
领先54.8
代码能力
领先59.1
综合能力
44.3
代码能力
47.5
知识与推理
GPQA
领先93.5%
HLE
领先44.3%
GPQA
88.8%
HLE
35.9%
代码能力
SciCode
领先56.1%
Terminal-Bench Hard
领先60.6%
SciCode
50%
Terminal-Bench Hard
46.2%
指令遵循与 Agent 任务
IFBench
75.9%
AA-LCR
领先74.3%
Tau2
93.9%
IFBench
领先76.5%
AA-LCR
66.3%
Tau2
领先96.2%
常见问题
GPT-5.5 和 DeepSeek V4 Pro 哪个更好？
+
应根据具体工作负载选择。本文把 GPT-5.5 与 DeepSeek V4 Pro 的价格、上下文、输出上限、能力和基准测试数据并排展示。也覆盖: deepseek vs chatgpt, chatgpt vs deepseek, deepseek vs chatgpt comparison, deepseek ai vs chatgpt, deepseek vs openai, openai vs deepseek.
DeepSeek V4 Pro 比 GPT-5.5 更便宜吗？
+
可以查看上方价格区，对比 GPT-5.5 与 DeepSeek V4 Pro 的输入、输出和缓存输入价格。
哪个模型支持更长上下文？
+
GPT-5.5 的上下文长度为 1.1M，DeepSeek V4 Pro 的上下文长度为 1M。
两个模型都能通过 TokenHub 使用吗？
+
如果两个模型都在 TokenHub 模型目录中可用，就可以通过 TokenHub API 路由到 GPT-5.5 和 DeepSeek V4 Pro。