Claude Opus 4.7 vs DeepSeek V4 Pro 実測：DeepSeek は強いが、コード生成では Claude がまだ優位

Claude Opus 4.7 vs DeepSeek V4 Pro 実測：DeepSeek は強いが、コード生成では Claude がまだ優位#

今回はベンチマーク表を見るのではなく、https://cn.crazyrouter.com/v1 を使って実際に API テストを行いました。

使用したモデル：

• claude-opus-4-7
• deepseek-v4-pro

結論から言うと、DeepSeek V4 Pro はかなり強いです。ただし、プログラミング、JSON 出力、tool calling、本番環境での安定性を重視するなら、Claude Opus 4.7 の方がまだ安心して使えます。

テスト環境#

Base URL: https://cn.crazyrouter.com/v1
Endpoint: /chat/completions
API: OpenAI-compatible

テスト内容：

• Chat Completions
• JSON object 出力
• Tool calling
• LRUCache のコード生成
• retry 関数のバグ修正
• unified diff patch
• streaming 互換性

結果#

スコア：

• Claude Opus 4.7：5/5
• DeepSeek V4 Pro：4/5

平均レイテンシ：

• Claude Opus 4.7：3.43 秒
• DeepSeek V4 Pro：17.43 秒

DeepSeek V4 Pro の強み#

DeepSeek V4 Pro は弱いモデルではありません。

LRUCache、tool calling、streaming、diff patch は問題なく通りました。JSON も max_tokens を十分に取れば成功しました。

つまり、DeepSeek V4 Pro は以下の用途に向いています：

• コスト重視の推論タスク
• 社内ツール
• バッチ処理
• 長めの推論時間を許容できる分析

Claude Opus 4.7 の強み#

Claude Opus 4.7 は、とにかく安定していました。

コード生成が速く、出力が短く、構造化出力も扱いやすいです。

特に retry 関数のバグ修正では、Claude は一度で正しく修正しました。一方 DeepSeek V4 Pro はこのケースで reasoning tokens を使い切り、空の content を返しました。

finish_reason = length
reasoning_tokens = 1000
content = ""

本番環境では、これは大きな問題です。ユーザーは「モデルが考えていた」ことには興味がありません。必要なのは、使えるコードです。

実務での使い分け#

おすすめは一つのモデルに固定することではなく、ルーティングです。

Claude Opus 4.7: コーディング、agent、IDE assistant、本番自動化
DeepSeek V4 Pro: コスト重視、バッチ処理、社内分析
Crazyrouter: 1つの OpenAI-compatible API でモデルを切り替える

結論#

DeepSeek V4 Pro はかなり強く、実用レベルにあります。

しかし、コード生成と本番環境の信頼性では、Claude Opus 4.7 がまだ一歩上です。