Ao comparar o custo do uso da API Deepseek com o TensorFlow com outras estruturas de IA, vários fatores entram em jogo, incluindo o modelo de preços, a eficiência e a escalabilidade. Aqui está um colapso detalhado:
API Deepseek Preços
A Deepseek oferece uma estrutura de preços econômica, principalmente quando comparada a concorrentes como o ChatGPT da Openai. Por exemplo, a Deepseek cobra US $ 0,07 por milhão de tokens de entrada pelo seu modelo Deepseek-V3 durante o horário de pico, e esse custo cai para US $ 0,035 durante o horário de pico devido a um desconto de 50% [1]. Para tokens de saída, o custo é de US $ 1,10 por milhão durante o horário de pico e US $ 0,55 durante o horário de pico [1]. Esse modelo de preços é significativamente menor que o OpenAI, que cobra US $ 15 por milhão de tokens de entrada e tokens de produção de US $ 60 por milhão para o seu modelo O1 [2].
Integração do TensorFlow
O TensorFlow é uma estrutura de código aberto, o que significa que não há custos diretos associados ao uso. No entanto, ao integrar o TensorFlow à API Deepseek, você incorreria principalmente em custos relacionados ao uso da API Deepseek. A flexibilidade do TensorFlow permite que os desenvolvedores hospedem modelos em seus próprios servidores, o que pode reduzir os custos recorrentes da API. O Deepseek também se beneficia dessa abordagem de código aberto, pois permite que os usuários personalizem e hospedem o modelo em sua própria infraestrutura, reduzindo ainda mais os custos [2].
Comparação com outras estruturas de IA
- OpenAI (ChatGPT): os modelos do OpenAI são mais caros, com custos significativamente mais altos que o DeepSeek. Por exemplo, a API da ChatGPT cobra US $ 0,03 por 1.000 tokens por entrada e US $ 0,06 por 1.000 tokens para a produção, o que se traduz em custos muito mais altos para aplicativos em larga escala em comparação com a Deepseek [2].
- Outras estruturas: ao comparar com outras estruturas como Pytorch ou abraçar transformadores de rosto, o custo depende principalmente dos modelos e APIs específicos usados. Essas estruturas também são de código aberto; portanto, os principais custos vêm do treinamento de modelos, hospedagem e quaisquer taxas de API associadas se os modelos externos forem usados.
Eficiência de custo e escalabilidade
A eficiência de custos da Deepseek é uma vantagem significativa, especialmente para usuários de alto volume. Sua estrutura de preços permite que empresas e desenvolvedores escalarem seus aplicativos de IA sem incorrer em despesas exorbitantes. Por exemplo, gerar 100 milhões de tokens com Deepseek custaria significativamente menor do que com o OpenAI, tornando-o uma opção mais viável para projetos em larga escala [2].
Conclusão
Em resumo, o uso da API Deepseek com o TensorFlow oferece uma solução econômica em comparação com outras estruturas de IA, principalmente ao considerar os modelos de preços de concorrentes como o OpenAI. A abordagem de código aberto da Deepseek e os custos mais baixos por toque o tornam uma escolha atraente para desenvolvedores e empresas que desejam integrar a IA em seus aplicativos sem gastar muito.
Citações:
[1] https://api-docs.deepseek.com/quick_start/pricing
[2] https://www.bardeen.ai/answers/how-much-does-deepseek-cost
[3] https://towardsdatascience.com/deepseek-v3-a-new-contender-in-ai-powoteed-data-cience-eec8992e46f5/
[4] https://www.zenesys.com/how-much-does-it-cost-to-build-an-app-like-Deepseek
[5] https://www.debutinfotech.com/blog/cost-to-build-an-ai-app-like-wike-deepseek
[6] https://www.reddit.com/r/llmdevs/comments/1i7zd0v/has_anyone_experimented_with_the_deepseek_api_is/
[7] https://www.reddit.com/r/localllama/comments/1hmm8v9/psa_deepseek_v3_outperforms_sonnet_at_53x_cheaper/
[8] https://www.unite.ai/deepseek-review/