Al comparar el costo de usar la API DeepSeek con TensorFlow con otros marcos de IA, entran en juego varios factores, incluido el modelo de precios, la eficiencia y la escalabilidad. Aquí hay un desglose detallado:
Precio de la API Deepseek
Deepseek ofrece una estructura de precios rentable, particularmente en comparación con competidores como ChatGPT de OpenAi. Por ejemplo, Deepseek cobra $ 0.07 por millón de tokens de entrada por su modelo Deepseek-V3 durante las horas pico, y este costo cae a $ 0.035 durante las horas de menor actividad debido a un descuento del 50% [1]. Para los tokens de producción, el costo es de $ 1.10 por millón durante las horas pico y $ 0.55 durante las horas de menor actividad [1]. Este modelo de precios es significativamente más bajo que el de OpenAI, que cobra $ 15 por millón de tokens de entrada y tokens de salida de $ 60 por millón para su modelo O1 [2].
TensorFlow Integration
TensorFlow es un marco de código abierto, lo que significa que no hay costos directos asociados con el uso. Sin embargo, al integrar el flujo de tensor con la API Deepseek, incurriría principalmente en costos relacionados con el uso de la API de Deepseek. La flexibilidad de Tensorflow permite a los desarrolladores alojar modelos en sus propios servidores, lo que puede reducir los costos de API recurrentes. Deepseek también se beneficia de este enfoque de código abierto, ya que permite a los usuarios personalizar y alojar al modelo en su propia infraestructura, reduciendo aún más los costos [2].
Comparación con otros marcos de IA
- OpenAI (CHATGPT): los modelos de Openai son más caros, con costos significativamente más altos que Deepseek. Por ejemplo, la API de ChatGPT cobra $ 0.03 por cada 1,000 tokens por entrada y $ 0.06 por cada 1,000 tokens para la producción, lo que se traduce en costos mucho más altos para aplicaciones a gran escala en comparación con Deepseek [2].
- Otros marcos: cuando se comparan con otros marcos como Pytorch o que abrazan transformadores faciales, el costo depende principalmente de los modelos y API específicos utilizados. Estos marcos también son de código abierto, por lo que los principales costos provienen de la capacitación modelo, el alojamiento y las tarifas de API asociadas si se utilizan modelos externos.
Rentabilidad y escalabilidad
La eficiencia de Deepseek es una ventaja significativa, especialmente para los usuarios de alto volumen. Su estructura de precios permite a las empresas y desarrolladores escalar sus aplicaciones de IA sin incurrir en gastos exorbitantes. Por ejemplo, generar 100 millones de tokens con Deepseek costaría significativamente menos que con OpenAi, por lo que es una opción más viable para proyectos a gran escala [2].
Conclusión
En resumen, el uso de la API Deepseek con TensorFlow ofrece una solución rentable en comparación con otros marcos de IA, particularmente cuando se consideran los modelos de precios de competidores como OpenAI. El enfoque de código abierto de Deepseek y los costos más bajos por token lo convierten en una opción atractiva para los desarrolladores y empresas que buscan integrar la IA en sus aplicaciones sin romper el banco.
Citas:
[1] https://api-docs.deepseek.com/quick_start/picing
[2] https://www.bardeen.ai/answers/how-much-does-deepseek-cost
[3] https://towardsdatascience.com/deepseek-v3-a-new-contender-in-ai-powered-data-science-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-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_cheper/
[8] https://www.unite.ai/deepseek-review/