| Model | Token türü | Eski sabit fiyat | Yoğunluk dışı (yeni) | Zirve (yeni) | Etkili değişim |
|---|---|---|---|---|---|
| V4-Flash | Giriş (önbellek kaçırma) | $0,14 | $0,21 | $0,42 | Yoğunluk dışı +%50, Zirve +%200 |
| V4-Flash | Giriş (önbellek isabeti) | $0,0028 | $0,007 | $0,014 | Yoğunluk dışı +%150, Zirve +%400 |
| V4-Flash | Çıktı | $0,28 | $0,42 | $0,84 | Yoğunluk dışı +%50, Zirve +%200 |
| V4-Pro | Giriş (önbellek kaçırma) | $0,435 | $0,99 | $1,98 | Yoğunluk dışı +%128, Zirve +%355 |
| V4-Pro | Giriş (önbellek isabeti) | $0,003625 | $0,03 | $0,06 | Yoğunluk dışı +%728, Zirve +%1.555 |
| V4-Pro | Çıktı | $0,87 | $1,98 | $3,96 | Yoğunluk dışı +%128, Zirve +%355 |
En çarpıcı artış V4-Pro modelinin önbellek isabeti giriş ücretinde yaşandı: 0,0036 dolardan zirve saatte 0,06 dolara fırlayarak yaklaşık %1.555'lik bir zam oranına ulaştı . DeepSeek, bu değişikliğin kaynakları daha verimli tahsis etmek ve kullanıcıları acil olmayan iş yüklerini yoğunluk dışı saatlere planlamaya teşvik etmek amacıyla yapıldığını açıkladı
.
Ağustos 2026'da bağımsız test firması Composio, DeepSeek V4 Flash modelini sekiz farklı yapı taşı (harness) ile, Gmail, GitHub, Slack ve Google Sheets gibi canlı araçları kullanan, özellikle zorlu 30 çok adımlı iş akışı üzerinde test etti . Her görev için 900 saniyelik bir zaman aşımı süresi tanındı ve tüm yapı taşları aynı Composio MCP araçlarını kullandı
.
Toplam sonuç: 240 çalıştırmanın sadece 129'u başarılı oldu; bu da %53,8'lik bir genel başarı oranına denk geliyor. 30 iş akışından yalnızca 6'sı her yapı taşı tarafından başarıyla tamamlanabildi .
| Yapı Taşı (Harness) | Başarı oranı (30 görev üzerinden) | Başarılı görev başına maliyet |
|---|---|---|
| Pi Agent | 20/30 (%66,7) | $0,028 |
| Prime Agent | ~15/24 (%62,5 geçerli çalıştırma) | $0,131 |
| OMP (Oh My Pi) | 17/30 (%56,7) | $0,103 |
| Claude Code | 16/30 (%53,3) | $0,195 |
| Codex | 16/30 (%53,3) | $0,081 |
| Deep Agents (LangChain) | 16/30 (%53,3) | $0,045 |
| Hermes Agent | 15/30 (%50,0) | $0,056 |
| OpenCode | 14/30 (%46,7) | $0,067 |
Pi Agent, hem en yüksek başarı oranı (20/30) hem de en düşük görev başına maliyet ($0,028) ile testin zirvesinde yer aldı . İlginç bir şekilde, her bir başarı metriğini (başarı oranı, maliyet ve hız) farklı bir yapı taşı kazandı. Bu, modelin yeteneğinden çok, onu saran yapı taşının (orchestration) seçiminin en az modelin kendisi kadar kritik olduğunu gösteriyor
. En başarılı ve en başarısız yapı taşı arasındaki 20 puanlık fark, aracın hangi çerçeveyle, hangi önbellekleme stratejisiyle ve hangi servis sağlayıcı yığınıyla kullanıldığına aşırı duyarlı olduğunu ortaya koyuyor
.
Artan fiyatlar ve dengesiz gerçek dünya sonuçları, analistlerin DeepSeek V4'ün kurumsal uygunluğuna dair görüşlerini yeniden şekillendirdi.
VentureBeat'in belirttiği gibi, aynı V4 Flash modeli, kullanılan yapı taşına, araç konfigürasyonuna ve önbellekleme yığınına bağlı olarak önemli ölçüde farklı sonuçlar veriyor. Bu durum, işletmelerin sadece model seçimine değil, aynı zamanda yapı taşı olgunluğuna da yatırım yapması gerektiğini gösteriyor . Composio'nun kendi yorumu, sadece yapı taşı seçiminin başarıyı 3 görev, maliyeti neredeyse 3 kat ve hızı 2,2 kat değiştirebildiğini vurguluyor
.
Yoğunluk dışı saatlerde bile her token türü eskisinden daha pahalı. Analistler, bu durumun özellikle DeepSeek'in agresif düşük fiyatlandırmasına güvenen müşteri hizmetleri ajanları ve kod üretim hatları gibi yüksek hacimli