El surgimiento de DeepSeek como una alternativa rentable a los modelos de IA establecidos como ChatGPT ha llevado a muchos desarrolladores y organizaciones a preguntarse: ¿DeepSeek impone los mismos tipos de límites de uso y rendimiento que ChatGPT? Este artículo examina los últimos avances en torno a DeepSeek, compara sus limitaciones con las de ChatGPT y explora cómo estas restricciones dan forma a las experiencias de los usuarios, las preocupaciones de seguridad y la dinámica del mercado.
¿Cuáles son las limitaciones de ChatGPT?
Antes de comparar DeepSeek con ChatGPT, es esencial comprender las principales limitaciones que los usuarios de ChatGPT encuentran hoy en día.
Límites de velocidad y cuotas de API
OpenAI aplica límites de velocidad estrictos para garantizar un uso justo y evitar abusos. Por ejemplo, los modelos GPT-3.5-turbo están limitados a 500 solicitudes por minuto (RPM) y 10,000 200,000 solicitudes por día (RPD), con un límite de tokens por minuto (TPM) de 150,000 429 tokens (p. ej., aproximadamente XNUMX XNUMX palabras) por minuto. Estos límites ayudan a OpenAI a gestionar los recursos computacionales de su amplia base de usuarios. Los desarrolladores deben implementar estrategias como la reducción exponencial y la agrupación de solicitudes para evitar errores "XNUMX: Demasiadas solicitudes", que se producen cuando el uso supera los umbrales permitidos.
Restricciones de contexto y longitud del token
Además de las restricciones de velocidad, los modelos ChatGPT imponen límites a la cantidad de tokens que se pueden procesar en una sola solicitud. Si bien las iteraciones anteriores de GPT-4o admitían hasta 128,000 4.1 tokens, la versión más reciente de GPT-14 de OpenAI amplió esta ventana a un millón de tokens el 2025 de abril de 4.1. Sin embargo, no todos los usuarios tienen acceso inmediato al modelo completo de un millón de tokens; las cuentas gratuitas y de nivel inferior suelen depender de ventanas de contexto más pequeñas, como GPT-XNUMX Mini, que aún superan los límites anteriores, pero siguen siendo más restrictivas que la versión principal.
Niveles de suscripción y restricciones de precios
Las limitaciones de ChatGPT también varían según el nivel de suscripción. Los usuarios gratuitos están sujetos a restricciones de velocidad y contexto más estrictas, mientras que los niveles Plus, Pro, Team y Enterprise desbloquean gradualmente mayores asignaciones de RPM y TPM, así como acceso a modelos avanzados (p. ej., GPT-4.1). Por ejemplo, GPT-4.1 Mini es el modelo predeterminado para las cuentas gratuitas, reemplazando a GPT-4o Mini, y quienes tienen planes de pago acceden a versiones de mayor capacidad más rápidamente. El precio sigue siendo un factor importante, ya que los costos de uso de la API pueden aumentar rápidamente al gestionar grandes volúmenes de tokens o implementar modelos potentes como GPT-4.1.
¿Qué es DeepSeek y cómo desafía a ChatGPT?
DeepSeek, oficialmente conocida como Hangzhou DeepSeek Artificial Intelligence Basic Technology Research Co., es una startup china de IA fundada en 2023 por Liang Wenfeng. Su rápido crecimiento ha atraído la atención mundial no solo por sus métricas de rendimiento, sino también por su potencial para superar en precio a ChatGPT.
Descripción general de las capacidades de DeepSeek
DeepSeek lanzó su modelo insignia, DeepSeek-R1, a principios de 2025. A pesar de un modesto presupuesto de entrenamiento de aproximadamente 6 millones de dólares —en comparación con el costo estimado de entrenamiento de GPT-4o, que supera los 100 millones de dólares—, DeepSeek-R1 ofrece un rendimiento comparable al de los modelos líderes, especialmente en razonamiento matemático y tareas de codificación. Su éxito se atribuye al uso eficiente de los recursos de hardware, al escalado innovador de modelos y a un enfoque de código abierto que reduce las barreras de adopción.
Innovaciones técnicas: mezcla de expertos y cadena de pensamiento
El núcleo del rendimiento de DeepSeek-R1 reside en una arquitectura de Mezcla de Expertos (MoE) que activa solo un subconjunto de sus 671 37 millones de parámetros (aproximadamente 4 1.8 millones por consulta), lo que resulta en una sobrecarga computacional significativamente menor en comparación con modelos monolíticos como GPT-XNUMXo, que se basa en XNUMX billones de parámetros. En combinación con el razonamiento en cadena de pensamiento, que descompone problemas complejos en lógica paso a paso, DeepSeek logra una alta precisión en ámbitos como la programación competitiva, el análisis financiero y la investigación científica.
¿DeepSeek impone límites de uso similares a ChatGPT?
A pesar del espíritu de código abierto de DeepSeek, los usuarios naturalmente preguntan si existen limitaciones comparables a los límites de velocidad o las cuotas de tokens de ChatGPT.
Evidencia de documentación pública e informes de usuarios
La documentación oficial de DeepSeek es relativamente escasa en cuanto a los límites de velocidad o los límites de tokens. Una publicación en DeepSeekAI Digital (febrero de 2025) sugiere que DeepSeek probablemente impone ciertos límites según el nivel de servicio (gratuito o de pago), el caso de uso o las restricciones técnicas, pero solo proporciona ejemplos genéricos (como de 10 a 100 solicitudes por minuto para los niveles gratuitos y más de 1,000 solicitudes por minuto para los niveles de pago) sin especificar los valores exactos para DeepSeek-R1. De igual forma, se mencionan límites específicos del modelo para la longitud de los tokens de entrada y salida: potencialmente 4,096 tokens para variantes más pequeñas de DeepSeek y más de 32,000 XNUMX tokens para modelos avanzados, lo que refleja los patrones observados en otras plataformas de IA.
Restricciones inferidas basadas en la arquitectura técnica
Aunque no se dispone de cifras precisas, es razonable inferir que DeepSeek-R1 impone una longitud máxima de contexto de 64,000 4.1 tokens, como se destaca en el análisis profundo de las características de DeepSeek realizado por Blockchain Council. Esto supera con creces muchos modelos anteriores de ChatGPT, pero se mantiene por debajo del umbral de un millón de tokens introducido por GPT-XNUMX. Por lo tanto, los usuarios que trabajan con documentos extremadamente extensos, como informes legales de cientos de páginas, podrían necesitar truncar las entradas o implementar ventanas deslizantes al utilizar DeepSeek para resúmenes o análisis.
En cuanto al rendimiento de las solicitudes, el diseño de MoE permite a DeepSeek asignar recursos computacionales dinámicamente, lo que sugiere que los límites de velocidad podrían ser más flexibles que los rígidos límites de RPM de ChatGPT. Sin embargo, la infraestructura de DeepSeek sigue estando sujeta a cuellos de botella de hardware y ancho de banda de red, lo que significa que los planes gratuitos o básicos probablemente limiten las solicitudes para evitar abusos, de forma similar a cómo OpenAI gestiona su API gratuita. En la práctica, los primeros usuarios informan de errores de "Demasiadas solicitudes" con alrededor de 200 a 300 solicitudes por minuto en las cuentas gratuitas de DeepSeek, aunque los desarrolladores con planes de pago han informado de que pueden mantener más de 1,500 RPM sin problemas.
¿Cómo se comparan el rendimiento y la escalabilidad?
Más allá de la tasa bruta y los límites de tokens, las características de rendimiento y la estructura de costos de DeepSeek difieren marcadamente de ChatGPT.
Longitud del contexto y eficiencia computacional
La ventana de contexto de 1 64,000 tokens de DeepSeek-R4 ofrece una ventaja sustancial sobre el límite de 32,000 4.1 tokens de GPT-4o (pre-GPT-79.8). Esta capacidad es crucial para tareas como la síntesis de documentos extensos, el análisis de contratos legales y la síntesis de investigaciones, donde es esencial retener un amplio contexto en memoria. Además, la arquitectura MoE garantiza que solo se activen los "expertos" relevantes de la red, manteniendo la latencia y el consumo de energía relativamente bajos. Los benchmarks muestran que DeepSeek supera a GPT-63.6 en matemáticas estandarizadas (1 % frente al 2024 % de aprobación a 1820 en AIME 1316) y tareas de codificación (puntuación de CodeForces: XNUMX frente a XNUMX), gracias al razonamiento en cadena de pensamiento y al uso eficiente de recursos.
Costo, flexibilidad de código abierto y accesibilidad
Una de las características más disruptivas de DeepSeek es su licencia de código abierto. A diferencia de ChatGPT, que sigue siendo propietario y requiere claves API para su integración, DeepSeek permite a las organizaciones descargar y autoalojar modelos, reduciendo la dependencia de proveedores externos. El entrenamiento de DeepSeek-R1, según se informa, costó 5.5 millones de dólares durante 55 días utilizando 2,048 GPU Nvidia H800 (menos de una décima parte del presupuesto de entrenamiento GPT-4o de OpenAI), lo que permite a DeepSeek ofrecer tasas de procesamiento de tokens de tan solo 0.014 dólares por millón de tokens para aciertos de caché. En cambio, el uso de GPT-4.1 puede costar hasta 0.06 dólares por cada 1,000 tokens en los niveles más avanzados. El modelo de precios de DeepSeek ya ha impactado las acciones de Nvidia, provocando una caída del 17 % en el valor de mercado el día del lanzamiento de DeepSeek-R1, eliminando 589 XNUMX millones de dólares de capitalización bursátil, lo que demuestra la sensibilidad de la industria a las innovaciones en costes.
Primeros Pasos
CometAPI proporciona una interfaz REST unificada que integra cientos de modelos de IA en un único punto de conexión, con gestión de claves API integrada, cuotas de uso y paneles de facturación. En lugar de tener que gestionar múltiples URL y credenciales de proveedores.
Los desarrolladores pueden acceder a la última API de deepseek (Fecha límite para la publicación del artículo): API de DeepSeek R1 (nombre del modelo: deepseek-r1-0528)a través de CometAPIPara comenzar, explore las capacidades del modelo en el Playground y consultar el Guía de API Para obtener instrucciones detalladas, consulte la sección "Antes de acceder, asegúrese de haber iniciado sesión en CometAPI y de haber obtenido la clave API". CometAPI Ofrecemos un precio muy inferior al oficial para ayudarte a integrarte.
Conclusión
En resumen, tanto DeepSeek como ChatGPT imponen límites (de velocidad, longitud del contexto y concurrencia) para gestionar recursos, garantizar la seguridad y mantener un acceso equitativo. Si bien las restricciones de ChatGPT están bien documentadas (p. ej., límites estrictos de RPM/TPM, niveles basados en suscripción y ventanas de contexto en evolución de hasta un millón de tokens), los límites de DeepSeek son menos transparentes, pero parecen más generosos en términos de longitud del contexto (hasta 64,000 XNUMX tokens) y rentabilidad. No obstante, ambas plataformas imponen cuotas de uso, aunque con filosofías diferentes, lo que refleja preocupaciones más amplias en torno a los recursos computacionales, la seguridad de la IA y el cumplimiento normativo. A medida que el enfoque de código abierto de DeepSeek sigue ganando terreno y ChatGPT amplía aún más sus capacidades, los usuarios deben mantenerse informados sobre los límites de cada modelo para optimizar el rendimiento, controlar los costes y mantener los estándares éticos en la implementación de la IA.
