DeepSeek V4 Flash 0423 vs GPT-3.5 Turbo 16k a confronto — prezzo per token, finestra di contesto, multimodalità, apertura e quale scegliere. Può il modello open-source sostituire quello a pagamento? Analisi completa del 2026.
GPT-3.5 Turbo 16k — profilo completo ›
Prezzi & specifiche aggiornati dai dati in tempo reale · olud.ai
Prezzi dei modelli aperti = fornitore più economico tramite OpenRouter; i tassi ufficiali del produttore possono essere più alti.
| Spec | DeepSeek V4 Flash 0423 | GPT-3.5 Turbo 16k | Vincitore |
|---|---|---|---|
| Creatore | DeepSeek | OpenAI | – |
| Tipo | Open-weight | Proprietario | |
| Finestra di contesto | 1M token | 16K token | |
| Prezzo di input | $0.14/M · auto-ospitato gratuito | $3/M | |
| Prezzo di output | $0.28/M · auto-ospitato gratuito | $4/M | |
| Visione / multimodale | No | No | – |
| Chiamata di strumenti / funzioni | Sì | Sì | = Pareggio |
| Auto-ospitato | Sì | No (solo API) | |
| Licenza | MIT | Proprietario |
DeepSeek V4 Flash 0423 è ~14× più economico di GPT-3.5 Turbo 16k sui token di output ($0.28 contro $4 per M token).
| Capacità | DeepSeek V4 Flash 0423 | GPT-3.5 Turbo 16k |
|---|---|---|
| Open weights (scaricabili) | ✓ | ✗ |
| Auto-ospitato | ✓ | ✗ |
| Funziona completamente offline | ✓ | ✗ |
| Visione / multimodale | ✗ | ✗ |
| Chiamata di strumenti / funzioni | ✓ | ✓ |
| Finestra di contesto 1M+ | ✓ | ✗ |
Punteggi di benchmark indipendenti misurati da Artificial Analysis. Maggiore è meglio (eccetto la latenza).
Dati di benchmark di Artificial Analysis.
| Criterio | DeepSeek V4 Flash 0423 | GPT-3.5 Turbo 16k |
|---|---|---|
| Costo-efficacia | 5.0 | 4.0 |
| Finestra di contesto | 5.0 | 2.0 |
| Apertura | 5.0 | 1.5 |
| Auto-ospitato | 5.0 | 1.0 |
| Multimodalità | 3.5 | 3.5 |
I punteggi provengono da dati in tempo reale — prezzo di output (costo), lunghezza del contesto, pesi aperti vs chiusi (apertura & auto-ospitato) e supporto per visione/strumenti (multimodalità). La qualità del compito grezzo non è valutata qui; dipende dal tuo benchmark — vedi il verdetto.
DeepSeek V4 Flash è un modello Mixture-of-Experts ottimizzato per l'efficienza di DeepSeek con 284B di parametri totali e 13B di parametri attivati, supportando una finestra di contesto da 1M-token. È progettato per inferenze rapide e...
Questo modello offre quattro volte la lunghezza del contesto di gpt-3.5-turbo, consentendo di supportare circa 20 pagine di testo in una singola richiesta a un costo maggiore. Dati di addestramento: fino a...
Queste varianti sono monitorate ma non confrontate qui — una pagina per famiglia mantiene il confronto leggibile.
DeepSeek V4 Flash 0423 è open-weight e competitivo in molti compiti, ma GPT-3.5 Turbo 16k potrebbe ancora avere un vantaggio nei lavori di ragionamento più difficili e agentici. Il divario continua a ridursi: confronti entrambi nel tuo caso d'uso reale prima di decidere.
Sì. DeepSeek V4 Flash 0423 ha open weights, quindi può essere self-hosted sulle proprie GPU o eseguito tramite un'API a basso costo. GPT-3.5 Turbo 16k è solo API e non può essere self-hosted.
DeepSeek V4 Flash 0423 costa $0.28/M output contro $4/M per GPT-3.5 Turbo 16k — circa 14 volte più economico tramite API e gratuito se self-hosted.
Scegli DeepSeek V4 Flash 0423 se desidera self-hosted, mantenere i suoi dati privati e saltare le spese per token — è open-weight e funziona sul proprio hardware. Scegli GPT-3.5 Turbo 16k se desidera capacità all'avanguardia tramite un'API gestita senza infrastruttura da eseguire.
Esplora la classifica completa dei modelli open-source, migliaia di strumenti e benchmark dal vivo — tutto in un unico posto.
Apri la classifica →