DeepSeeks fremkomst som et omkostningseffektivt alternativ til etablerede AI-modeller som ChatGPT har fået mange udviklere og organisationer til at spørge: Pålægger DeepSeek de samme brugs- og ydeevnegrænser som ChatGPT? Denne artikel undersøger den seneste udvikling omkring DeepSeek, sammenligner dens begrænsninger med ChatGPT's og udforsker, hvordan disse begrænsninger former brugeroplevelser, sikkerhedsproblemer og markedsdynamik.
Hvad er begrænsningerne for ChatGPT?
Før man sammenligner DeepSeek med ChatGPT, er det vigtigt at forstå de største begrænsninger, som ChatGPT-brugere støder på i dag.
Hastighedsgrænser og API-kvoter
OpenAI håndhæver strenge hastighedsgrænser for at sikre fair brug og forhindre misbrug. For eksempel er GPT-3.5-turbo-modeller begrænset til 500 anmodninger pr. minut (RPM) og 10,000 anmodninger pr. dag (RPD), med en token-per-minut (TPM)-grænse på 200,000 tokens (f.eks. ca. 150,000 ord) pr. minut. Disse grænser hjælper OpenAI med at administrere beregningsressourcer på tværs af sin enorme brugerbase. Udviklere skal implementere strategier som eksponentiel backoff og anmodningsbatching for at undgå "429: Too Many Requests"-fejl, som opstår, når brugen overstiger de tilladte tærskler.
Kontekst- og tokenlængdebegrænsninger
Ud over hastighedsbegrænsninger pålægger ChatGPT-modeller loft over antallet af tokens, der kan behandles i en enkelt anmodning. Mens tidligere GPT-4o-iterationer understøttede op til 128,000 tokens, udvidede OpenAIs seneste GPT-4.1 dette vindue til en million tokens den 14. april 2025. Imidlertid har ikke alle brugere øjeblikkelig adgang til den fulde model med en million tokens; gratis og lavere niveau-konti er ofte afhængige af mindre kontekstvinduer - såsom GPT-4.1 Mini - som stadig overstiger tidligere grænser, men forbliver mere restriktive end flagskibsversionen.
Abonnementsniveauer og prisbegrænsninger
ChatGPTs begrænsninger varierer også afhængigt af abonnementsniveauet. Gratisbrugere er underlagt strammere pris- og kontekstbegrænsninger, hvorimod Plus-, Pro-, Team- og Enterprise-niveauerne gradvist låser op for højere RPM- og TPM-kvoter samt adgang til avancerede modeller (f.eks. GPT-4.1). For eksempel fungerer GPT-4.1 Mini som standardmodel for gratiskonti og erstatter GPT-4o Mini, og dem med betalte abonnementer får hurtigere adgang til versioner med højere kapacitet. Prissætning er fortsat en vigtig overvejelse, da API-brugsomkostningerne kan eskalere hurtigt, når man håndterer store mængder tokens eller implementerer kraftfulde modeller som GPT-4.1.
Hvad er DeepSeek, og hvordan udfordrer det ChatGPT?
DeepSeek, officielt kendt som Hangzhou DeepSeek Artificial Intelligence Basic Technology Research Co., er en kinesisk AI-startup, der blev grundlagt i 2023 af Liang Wenfeng. Dens hurtige fremgang har tiltrukket global opmærksomhed, ikke kun for præstationsmålinger, men også for dens potentiale til at underbyde ChatGPT på omkostninger.
Oversigt over DeepSeeks muligheder
DeepSeek lancerede sin flagskibsmodel, DeepSeek-R1, i begyndelsen af 2025. Trods et beskedent træningsbudget på omkring 6 millioner dollars – i modsætning til GPT-4os anslåede træningsomkostninger på over 100 millioner dollars – leverer DeepSeek-R1 en ydeevne på niveau med førende modeller, især inden for matematisk ræsonnement og kodningsopgaver. Dens succes er blevet tilskrevet effektiv brug af hardwareressourcer, innovativ modelskalering og en open source-tilgang, der sænker barrieren for implementering.
Tekniske innovationer: En blanding af eksperter og tankekæde
Kernen i DeepSeek-R1's ydeevne er en Mixture-of-Experts (MoE)-arkitektur, der kun aktiverer en delmængde af dens 671 milliarder parametre – omkring 37 milliarder pr. forespørgsel – hvilket resulterer i betydeligt lavere beregningsomkostninger sammenlignet med monolitiske modeller som GPT-4o, der er afhængige af 1.8 billioner parametre. Kombineret med tankekæder, der opdeler komplekse problemer i trinvis logik, opnår DeepSeek høj nøjagtighed inden for områder som konkurrencebaseret programmering, finansiel analyse og videnskabelig forskning.
Har DeepSeek brugsbegrænsninger svarende til ChatGPT?
Trods DeepSeeks open source-etos spørger brugerne naturligvis, om der findes begrænsninger, der kan sammenlignes med ChatGPTs prislofter eller tokenkvoter.
Dokumentation fra offentlig dokumentation og brugerrapporter
DeepSeeks officielle dokumentation er relativt sparsom med hensyn til eksplicitte hastighedsgrænser eller token-lofter. Et indlæg på DeepSeekAI Digital (februar 2025) antyder, at DeepSeek "sandsynligvis pålægger visse grænser afhængigt af serviceniveauet (gratis vs. betalt), use case eller tekniske begrænsninger", men det giver kun generiske eksempler - såsom 10-100 anmodninger pr. minut for gratis niveauer og 1,000+ anmodninger pr. minut for betalte niveauer - uden at specificere nøjagtige værdier for DeepSeek-R1. Tilsvarende nævnes modelspecifikke grænser for input- og output-tokenlængder: potentielt 4,096 tokens for mindre DeepSeek-varianter og 32,000+ tokens for avancerede modeller, hvilket afspejler mønstre set i andre AI-platforme.
Udledte begrænsninger baseret på teknisk arkitektur
Selvom præcise tal ikke er tilgængelige, er det rimeligt at antage, at DeepSeek-R1 håndhæver en maksimal kontekstlængde på 64,000 tokens, som fremhævet af Blockchain Councils dybdegående undersøgelse af DeepSeeks funktioner. Dette overstiger langt mange tidligere ChatGPT-modeller, men er stadig under tærsklen på en million tokens, der blev introduceret af GPT-4.1. Således kan brugere, der arbejder med ekstremt store dokumenter - såsom juridiske briefinger på flere hundrede sider - stadig være nødt til at afkorte input eller implementere glidende vinduer, når de udnytter DeepSeek til opsummering eller analyse.
Med hensyn til anmodningsgennemstrømning tillader MoE-designet DeepSeek at allokere beregningsressourcer dynamisk, hvilket antyder, at hastighedsgrænser kan være mere fleksible end ChatGPT's rigide RPM-lofter. DeepSeeks infrastruktur er dog fortsat underlagt hardwareflaskehalse og netværksbåndbredde, hvilket betyder, at gratis eller entry-level niveauer sandsynligvis begrænser anmodninger for at forhindre misbrug - svarende til hvordan OpenAI administrerer sin free-tier API. I praksis rapporterer tidlige brugere, at de støder på "Too Many Requests"-fejl på omkring 200-300 anmodninger i minuttet på gratis DeepSeek-konti, selvom udviklere med betalte abonnementer har rapporteret at kunne opretholde op til 1,500 RPM uden problemer.
Hvordan er ydeevne og skalerbarhed sammenlignet?
Ud over grænserne for rå hastighed og tokener adskiller DeepSeeks ydeevne og omkostningsstruktur sig markant fra ChatGPT.
Kontekstlængde og beregningseffektivitet
DeepSeek-R1's angivne kontekstvindue på 64,000 tokens giver en betydelig fordel i forhold til GPT-4os grænse på 32,000 tokens (før GPT-4.1). Denne funktion er afgørende for opgaver som dokumentopsummering i langformat, analyse af juridiske kontrakter og forskningssyntese, hvor det er vigtigt at bevare omfattende kontekst i hukommelsen. Desuden sikrer MoE-arkitekturen, at kun relevante "eksperter" i netværket aktiveres, hvilket holder latenstid og energiforbrug relativt lavt. Benchmarks viser, at DeepSeek klarer sig bedre end GPT-4 i standardiseret matematik (79.8 % vs. 63.6 % bestået ved 1 på AIME 2024) og kodningsopgaver (CodeForces-vurdering 1820 vs. 1316) takket være tankekæder og effektiv ressourceudnyttelse.
Omkostninger, open source-fleksibilitet og tilgængelighed
En af DeepSeeks mest banebrydende funktioner er dens open source-licensering. I modsætning til ChatGPT, som forbliver proprietær og kræver API-nøgler til integration, giver DeepSeek organisationer mulighed for at downloade og selvhoste modeller, hvilket reducerer afhængigheden af tredjepartsudbydere. Træning af DeepSeek-R1 kostede angiveligt 5.5 millioner dollars over 55 dage ved brug af 2,048 Nvidia H800 GPU'er - mindre end en tiendedel af OpenAIs GPT-4o-træningsbudget - hvilket gør det muligt for DeepSeek at tilbyde tokenbehandlingsrater så lave som 0.014 dollars pr. million tokens for cache-hits. Til sammenligning kan brugen af GPT-4.1 koste op til 0.06 dollars pr. 1,000 tokens for de mest avancerede niveauer. DeepSeeks prismodel har allerede påvirket Nvidias aktie og udløst et fald på 17% i markedsværdien på den dag, DeepSeek-R1 blev lanceret, hvilket udslettede en markedsværdi på 589 milliarder dollars - et bevis på branchens følsomhed over for omkostningsinnovationer.
Kom godt i gang
CometAPI leverer en samlet REST-grænseflade, der samler hundredvis af AI-modeller – under et ensartet slutpunkt med indbygget API-nøglestyring, brugskvoter og faktureringsdashboards. I stedet for at jonglere med flere leverandør-URL'er og legitimationsoplysninger.
Udviklere kan få adgang til den nyeste deepseek API (Frist for offentliggørelse af artiklen): DeepSeek R1 API (modelnavn: deepseek-r1-0528)ved CometAPIFor at begynde, udforsk modellens muligheder i Legeplads og konsulter API guide for detaljerede instruktioner. Før du får adgang, skal du sørge for at være logget ind på CometAPI og have fået API-nøglen. CometAPI tilbyde en pris, der er langt lavere end den officielle pris, for at hjælpe dig med at integrere.
Konklusion
Kort sagt pålægger både DeepSeek og ChatGPT begrænsninger – på hastighed, kontekstlængde og samtidighed – for at administrere ressourcer, sikre sikkerhed og opretholde lige adgang. Mens ChatGPTs begrænsninger er veldokumenterede (f.eks. strenge RPM/TPM-lofter, abonnementsbaseret tiering og udviklende kontekstvinduer på op til en million tokens), er DeepSeeks grænser mindre gennemsigtige, men virker mere generøse med hensyn til kontekstlængde (op til 64,000 tokens) og omkostningseffektivitet. Ikke desto mindre håndhæver begge platforme brugskvoter – omend med forskellige filosofier – hvilket afspejler bredere bekymringer omkring beregningsressourcer, AI-sikkerhed og overholdelse af lovgivningen. Efterhånden som DeepSeeks open source-tilgang fortsætter med at vinde frem, og ChatGPT yderligere udvider sine muligheder, skal brugerne holde sig informeret om hver models begrænsninger for at optimere ydeevnen, kontrollere omkostningerne og opretholde etiske standarder i AI-implementering.
