L'émergence de DeepSeek en tant qu'alternative rentable aux modèles d'IA établis comme ChatGPT a conduit de nombreux développeurs et organisations à se demander : DeepSeek impose-t-il les mêmes types de limites d'utilisation et de performances que ChatGPT ? Cet article examine les derniers développements entourant DeepSeek, compare ses limites avec celles de ChatGPT et explore comment ces contraintes façonnent les expériences des utilisateurs, les problèmes de sécurité et la dynamique du marché.
Quelles sont les limites de ChatGPT ?
Avant de comparer DeepSeek à ChatGPT, il est essentiel de comprendre les principales limitations rencontrées aujourd’hui par les utilisateurs de ChatGPT.
Limites de débit et quotas d'API
OpenAI applique des limites de débit strictes pour garantir une utilisation équitable et prévenir les abus. Par exemple, les modèles GPT-3.5-turbo sont limités à 500 requêtes par minute (RPM) et 10,000 200,000 requêtes par jour (RPD), avec un plafond de 150,000 429 jetons par minute (TPM) (soit environ XNUMX XNUMX mots). Ces limites aident OpenAI à gérer les ressources de calcul de sa vaste base d'utilisateurs. Les développeurs doivent mettre en œuvre des stratégies telles que le backoff exponentiel et le traitement par lots des requêtes pour éviter les erreurs « XNUMX : Trop de requêtes », qui surviennent lorsque l'utilisation dépasse les seuils autorisés.
Restrictions de contexte et de longueur de jeton
Outre les restrictions de débit, les modèles ChatGPT imposent des limites au nombre de jetons pouvant être traités par requête. Alors que les précédentes versions de GPT-4o prenaient en charge jusqu'à 128,000 4.1 jetons, la dernière version de GPT-14 d'OpenAI a étendu cette fenêtre à un million de jetons le 2025 avril 4.1. Cependant, tous les utilisateurs n'ont pas immédiatement accès au modèle complet d'un million de jetons ; les comptes gratuits et de niveau inférieur s'appuient souvent sur des fenêtres contextuelles plus réduites, comme GPT-XNUMX Mini, qui dépassent toujours les limites précédentes, mais restent plus restrictives que la version phare.
Niveaux d'abonnement et contraintes tarifaires
Les limitations de ChatGPT varient également selon le niveau d'abonnement. Les utilisateurs gratuits sont soumis à des restrictions tarifaires et contextuelles plus strictes, tandis que les niveaux Plus, Pro, Team et Enterprise permettent progressivement d'accéder à des allocations RPM et TPM plus élevées, ainsi qu'à des modèles avancés (par exemple, GPT-4.1). Par exemple, GPT-4.1 Mini est le modèle par défaut pour les comptes gratuits, remplaçant GPT-4 Mini, et les utilisateurs des forfaits payants accèdent plus rapidement aux versions plus performantes. Le prix reste un critère important, car les coûts d'utilisation des API peuvent grimper rapidement lors de la gestion de volumes importants de jetons ou du déploiement de modèles puissants comme GPT-4.1.
Qu'est-ce que DeepSeek et comment défie-t-il ChatGPT ?
DeepSeek, officiellement connu sous le nom de Hangzhou DeepSeek Artificial Intelligence Basic Technology Research Co., est une startup chinoise d'IA fondée en 2023 par Liang Wenfeng. Son ascension fulgurante a attiré l'attention du monde entier, non seulement grâce à ses indicateurs de performance, mais aussi grâce à son potentiel à surpasser ChatGPT en termes de coût.
Aperçu des fonctionnalités de DeepSeek
DeepSeek a lancé son modèle phare, DeepSeek-R1, début 2025. Malgré un budget de formation modeste d'environ 6 millions de dollars (contre plus de 4 millions de dollars pour GPT-100o), DeepSeek-R1 offre des performances comparables à celles des principaux modèles, notamment pour les tâches de raisonnement mathématique et de codage. Son succès est attribué à une utilisation efficace des ressources matérielles, à une mise à l'échelle innovante des modèles et à une approche open source qui réduit les obstacles à l'adoption.
Innovations techniques : mélange d'experts et de chaîne de pensée
Au cœur des performances de DeepSeek-R1 se trouve une architecture Mixture-of-Experts (MoE) qui n'active qu'un sous-ensemble de ses 671 milliards de paramètres, soit environ 37 milliards par requête. Cela se traduit par une charge de calcul nettement inférieure à celle des modèles monolithiques comme GPT-4o, qui repose sur 1.8 XNUMX milliards de paramètres. Associé à un raisonnement par chaîne de pensée, qui décompose les problèmes complexes en logique pas à pas, DeepSeek atteint une grande précision dans des domaines tels que la programmation compétitive, l'analyse financière et la recherche scientifique.
DeepSeek impose-t-il des limites d'utilisation similaires à ChatGPT ?
Malgré l'éthique open source de DeepSeek, les utilisateurs se demandent naturellement si des limitations comparables aux plafonds de taux ou aux quotas de jetons de ChatGPT existent.
Preuves tirées de la documentation publique et des rapports des utilisateurs
La documentation officielle de DeepSeek est relativement peu fournie concernant les limites de débit ou les plafonds de jetons explicites. Un article publié sur DeepSeekAI Digital (février 2025) suggère que DeepSeek « impose probablement certaines limites en fonction du niveau de service (gratuit ou payant), du cas d'utilisation ou des contraintes techniques », mais ne fournit que des exemples génériques – comme 10 à 100 requêtes par minute pour les niveaux gratuits et plus de 1,000 1 requêtes par minute pour les niveaux payants – sans préciser les valeurs exactes pour DeepSeek-R4,096. De même, des limites spécifiques à chaque modèle concernant la longueur des jetons d'entrée et de sortie sont mentionnées : potentiellement 32,000 XNUMX jetons pour les variantes plus petites de DeepSeek et plus de XNUMX XNUMX jetons pour les modèles avancés, reflétant les tendances observées sur d'autres plateformes d'IA.
Contraintes déduites basées sur l'architecture technique
Bien que les chiffres précis ne soient pas disponibles, on peut raisonnablement déduire que DeepSeek-R1 impose une longueur de contexte maximale de 64,000 4.1 jetons, comme le souligne l'analyse approfondie des fonctionnalités de DeepSeek par le Blockchain Council. Ce chiffre dépasse largement celui de nombreux modèles ChatGPT antérieurs, mais reste inférieur au seuil d'un million de jetons introduit par GPT-XNUMX. Ainsi, les utilisateurs travaillant avec des documents extrêmement volumineux, tels que des notes juridiques de plusieurs centaines de pages, peuvent encore avoir besoin de tronquer les entrées ou d'implémenter des fenêtres glissantes lorsqu'ils utilisent DeepSeek pour la synthèse ou l'analyse.
Concernant le débit des requêtes, la conception du MoE permet à DeepSeek d'allouer dynamiquement les ressources de calcul, ce qui suggère que les limites de débit pourraient être plus flexibles que les limites de RPM rigides de ChatGPT. Cependant, l'infrastructure de DeepSeek reste soumise à des goulots d'étranglement matériels et à la bande passante réseau, ce qui signifie que les offres gratuites ou d'entrée de gamme limitent probablement les requêtes pour éviter les abus, à l'instar d'OpenAI qui gère son API gratuite. En pratique, les premiers utilisateurs signalent des erreurs « Trop de requêtes » à environ 200-300 requêtes par minute sur les comptes DeepSeek gratuits, bien que les développeurs disposant d'offres payantes aient signalé une cadence supérieure à 1,500 XNUMX RPM sans problème.
Comment se comparent les performances et l’évolutivité ?
Au-delà du taux brut et des limites de jetons, les caractéristiques de performance et la structure des coûts de DeepSeek diffèrent sensiblement de celles de ChatGPT.
Longueur du contexte et efficacité de calcul
La fenêtre contextuelle de 1 64,000 jetons annoncée par DeepSeek-R4 offre un avantage considérable par rapport à la limite de 32,000 4.1 jetons de GPT-4o (pré-GPT-79.8). Cette capacité est cruciale pour des tâches telles que la synthèse de documents longs, l'analyse de contrats juridiques et la synthèse de recherche, où la conservation d'un contexte complet en mémoire est essentielle. De plus, l'architecture MoE garantit que seuls les « experts » pertinents du réseau sont activés, ce qui maintient la latence et la consommation d'énergie relativement faibles. Les tests de performance montrent que DeepSeek surpasse GPT-63.6 en mathématiques standardisées (1 % contre 2024 % de réussite à la première tentative à l'AIME 1820) et en codage (note CodeForces : 1316 XNUMX contre XNUMX XNUMX), grâce à un raisonnement par chaîne de pensée et à une utilisation efficace des ressources.
Coût, flexibilité open source et accessibilité
L'une des fonctionnalités les plus disruptives de DeepSeek est sa licence open source. Contrairement à ChatGPT, qui reste propriétaire et nécessite des clés API pour son intégration, DeepSeek permet aux organisations de télécharger et d'auto-héberger des modèles, réduisant ainsi leur dépendance aux fournisseurs tiers. L'entraînement de DeepSeek-R1 aurait coûté 5.5 millions de dollars sur 55 jours avec 2,048 800 GPU Nvidia H4, soit moins d'un dixième du budget d'entraînement de GPT-0.014 d'OpenAI, permettant à DeepSeek d'offrir des taux de traitement de jetons aussi bas que 4.1 dollar par million de jetons pour les hits de cache. En revanche, l'utilisation de GPT-0.06 peut coûter jusqu'à 1,000 dollar pour 17 1 jetons pour les niveaux les plus avancés. Le modèle de tarification de DeepSeek a déjà eu un impact sur l'action Nvidia, provoquant une chute de 589 % de la valeur boursière le jour du lancement de DeepSeek-RXNUMX, effaçant XNUMX milliards de dollars de capitalisation boursière, témoignant de la sensibilité du secteur aux innovations en matière de coûts.
Pour commencer
CometAPI fournit une interface REST unifiée qui regroupe des centaines de modèles d'IA sous un point de terminaison cohérent, avec gestion intégrée des clés API, des quotas d'utilisation et des tableaux de bord de facturation. Plus besoin de jongler avec plusieurs URL et identifiants de fournisseurs.
Les développeurs peuvent accéder à la dernière API deepseek(Date limite de publication de l'article): API DeepSeek R1 (nom du modèle : deepseek-r1-0528)à travers API CometPour commencer, explorez les capacités du modèle dans le cour de récréation et consultez le Guide de l'API Pour des instructions détaillées, veuillez vous connecter à CometAPI et obtenir la clé API avant d'y accéder. API Comet proposer un prix bien inférieur au prix officiel pour vous aider à vous intégrer.
Conclusion
En résumé, DeepSeek et ChatGPT imposent tous deux des limites (débit, longueur de contexte et concurrence) afin de gérer les ressources, d'assurer la sécurité et de maintenir un accès équitable. Si les contraintes de ChatGPT sont bien documentées (par exemple, limites strictes de RPM/TPM, hiérarchisation par abonnement et fenêtres de contexte évolutives jusqu'à un million de jetons), celles de DeepSeek sont moins transparentes, mais semblent plus généreuses en termes de longueur de contexte (jusqu'à 64,000 XNUMX jetons) et de rentabilité. Néanmoins, les deux plateformes imposent des quotas d'utilisation, bien qu'avec des philosophies différentes, reflétant des préoccupations plus larges concernant les ressources de calcul, la sécurité de l'IA et la conformité réglementaire. Alors que l'approche open source de DeepSeek continue de gagner du terrain et que ChatGPT étend ses capacités, les utilisateurs doivent se tenir informés des limites de chaque modèle afin d'optimiser les performances, de maîtriser les coûts et de respecter les normes éthiques du déploiement de l'IA.
