Munculnya DeepSeek sebagai alternatif hemat biaya untuk model AI mapan seperti ChatGPT telah menyebabkan banyak pengembang dan organisasi bertanya: apakah DeepSeek memberlakukan batasan penggunaan dan kinerja yang sama seperti ChatGPT? Artikel ini mengkaji perkembangan terbaru seputar DeepSeek, membandingkan keterbatasannya dengan ChatGPT, dan mengeksplorasi bagaimana kendala ini membentuk pengalaman pengguna, masalah keamanan, dan dinamika pasar.
Apa batasan ChatGPT?
Sebelum membandingkan DeepSeek dengan ChatGPT, penting untuk memahami keterbatasan utama yang dihadapi pengguna ChatGPT saat ini.
Batasan tarif dan kuota API
OpenAI memberlakukan batasan kecepatan yang ketat untuk memastikan penggunaan yang wajar dan mencegah penyalahgunaan. Misalnya, model GPT-3.5-turbo dibatasi hingga 500 permintaan per menit (RPM) dan 10,000 permintaan per hari (RPD), dengan batas token per menit (TPM) sebesar 200,000 token (misalnya, sekitar 150,000 kata) per menit. Batasan ini membantu OpenAI mengelola sumber daya komputasi di seluruh basis penggunanya yang luas. Pengembang harus menerapkan strategi seperti backoff eksponensial dan pengelompokan permintaan untuk menghindari kesalahan "429: Terlalu Banyak Permintaan", yang terjadi saat penggunaan melebihi ambang batas yang diizinkan.
Batasan konteks dan panjang token
Selain pembatasan tarif, model ChatGPT memberlakukan batasan pada jumlah token yang dapat diproses dalam satu permintaan. Sementara iterasi GPT-4o sebelumnya mendukung hingga 128,000 token, GPT-4.1 terbaru OpenAI memperluas jendela ini menjadi satu juta token pada 14 April 2025. Namun, tidak semua pengguna memiliki akses langsung ke model satu juta token penuh; akun gratis dan tingkat yang lebih rendah sering kali bergantung pada jendela konteks yang lebih kecil—seperti GPT-4.1 Mini—yang masih melampaui batas sebelumnya tetapi tetap lebih ketat daripada versi andalannya.
Tingkatan langganan dan batasan harga
Batasan ChatGPT juga bervariasi menurut tingkatan langganan. Pengguna gratis tunduk pada batasan tarif dan konteks yang lebih ketat, sedangkan tingkatan Plus, Pro, Team, dan Enterprise secara bertahap membuka tunjangan RPM dan TPM yang lebih tinggi serta akses ke model lanjutan (misalnya, GPT-4.1). Misalnya, GPT-4.1 Mini berfungsi sebagai model default untuk akun gratis, menggantikan GPT-4o Mini, dan mereka yang menggunakan paket berbayar memperoleh akses ke versi berkapasitas lebih tinggi dengan lebih cepat. Harga tetap menjadi pertimbangan penting, karena biaya penggunaan API dapat meningkat dengan cepat saat menangani token dalam jumlah besar atau menerapkan model yang canggih seperti GPT-4.1.
Apa itu DeepSeek dan bagaimana ia menantang ChatGPT?
DeepSeek, yang secara resmi dikenal sebagai Hangzhou DeepSeek Artificial Intelligence Basic Technology Research Co., adalah perusahaan rintisan AI asal Tiongkok yang didirikan pada tahun 2023 oleh Liang Wenfeng. Perkembangannya yang pesat telah menarik perhatian global tidak hanya karena metrik kinerjanya tetapi juga karena potensinya untuk mengalahkan ChatGPT dalam hal biaya.
Ikhtisar kemampuan DeepSeek
DeepSeek meluncurkan model andalannya, DeepSeek-R1, pada awal tahun 2025. Meskipun anggaran pelatihannya hanya sekitar 6 juta—dibandingkan dengan biaya pelatihan GPT-4o yang diperkirakan mencapai 100 juta+—DeepSeek-R1 memberikan kinerja yang setara dengan model-model terkemuka, khususnya dalam tugas penalaran matematika dan pengodean. Keberhasilannya telah dikaitkan dengan penggunaan sumber daya perangkat keras yang efisien, penskalaan model yang inovatif, dan pendekatan sumber terbuka yang menurunkan hambatan adopsi.
Inovasi teknis: Campuran para ahli dan rantai pemikiran
Inti dari kinerja DeepSeek-R1 adalah arsitektur Mixture-of-Experts (MoE) yang hanya mengaktifkan sebagian kecil dari 671 miliar parameternya—sekitar 37 miliar per kueri—yang menghasilkan overhead komputasi yang jauh lebih rendah dibandingkan dengan model monolitik seperti GPT-4o, yang mengandalkan 1.8 triliun parameter. Disertai dengan penalaran berantai, yang memecah masalah kompleks menjadi logika bertahap, DeepSeek mencapai akurasi tinggi dalam domain seperti pemrograman kompetitif, analisis keuangan, dan penelitian ilmiah.
Apakah DeepSeek memberlakukan batasan penggunaan yang serupa dengan ChatGPT?
Meskipun DeepSeek memiliki etos sumber terbuka, pengguna secara alami bertanya apakah ada batasan yang sebanding dengan batasan kecepatan atau kuota token ChatGPT.
Bukti dari dokumentasi publik dan laporan pengguna
Dokumentasi resmi DeepSeek relatif jarang terkait angka batas kecepatan eksplisit atau batas token. Sebuah posting di DeepSeekAI Digital (Februari 2025) menyatakan bahwa DeepSeek "kemungkinan memberlakukan batasan tertentu tergantung pada tingkatan layanan (gratis vs. berbayar), kasus penggunaan, atau kendala teknis," tetapi hanya memberikan contoh umum—seperti 10–100 permintaan per menit untuk tingkatan gratis dan 1,000+ permintaan per menit untuk tingkatan berbayar—tanpa menentukan nilai pasti untuk DeepSeek-R1. Demikian pula, ada penyebutan tentang batasan khusus model pada panjang token input dan output: berpotensi 4,096 token untuk varian DeepSeek yang lebih kecil dan 32,000+ token untuk model lanjutan, mencerminkan pola yang terlihat di platform AI lainnya.
Batasan yang disimpulkan berdasarkan arsitektur teknis
Meskipun angka pastinya tidak tersedia, cukup masuk akal untuk menyimpulkan bahwa DeepSeek-R1 memberlakukan panjang konteks maksimum 64,000 token, seperti yang disorot oleh Blockchain Council dalam penelaahan mendalam terhadap fitur-fitur DeepSeek. Ini jauh melampaui banyak model ChatGPT sebelumnya tetapi tetap di bawah ambang batas satu juta token yang diperkenalkan oleh GPT-4.1. Dengan demikian, pengguna yang bekerja dengan dokumen yang sangat besar—seperti ringkasan hukum setebal ratusan halaman—mungkin masih perlu memotong input atau menerapkan jendela geser saat memanfaatkan DeepSeek untuk ringkasan atau analisis.
Mengenai throughput permintaan, desain MoE memungkinkan DeepSeek untuk mengalokasikan sumber daya komputasi secara dinamis, yang menunjukkan bahwa batasan kecepatan mungkin lebih fleksibel daripada batasan RPM ChatGPT yang kaku. Namun, infrastruktur DeepSeek tetap rentan terhadap hambatan perangkat keras dan lebar pita jaringan, yang berarti bahwa tingkatan gratis atau tingkat pemula mungkin membatasi permintaan untuk mencegah penyalahgunaan—mirip dengan cara OpenAI mengelola API tingkatan gratisnya. Dalam praktiknya, pengguna awal melaporkan mengalami kesalahan "Terlalu Banyak Permintaan" pada sekitar 200–300 permintaan per menit pada akun DeepSeek gratis, meskipun pengembang dengan paket berbayar telah melaporkan mempertahankan lebih dari 1,500 RPM tanpa masalah.
Bagaimana perbandingan kinerja dan skalabilitas?
Di luar batas tarif dan token mentah, karakteristik performa dan struktur biaya DeepSeek sangat berbeda dari ChatGPT.
Panjang konteks dan efisiensi komputasi
Jendela konteks 1 token yang dinyatakan DeepSeek-R64,000 memberikan keuntungan substansial atas batas 4 token GPT-32,000o (pra-GPT-4.1). Kemampuan ini sangat penting untuk tugas-tugas seperti peringkasan dokumen bentuk panjang, analisis kontrak hukum, dan sintesis penelitian, di mana mempertahankan konteks yang luas dalam memori sangatlah penting. Selain itu, arsitektur MoE memastikan bahwa hanya "pakar" yang relevan dalam jaringan yang diaktifkan, menjaga latensi dan konsumsi energi relatif rendah. Tolok ukur menunjukkan DeepSeek mengungguli GPT-4 dalam matematika standar (79.8% vs. 63.6% pass@1 pada AIME 2024) dan tugas-tugas pengodean (peringkat CodeForces 1820 vs. 1316), berkat penalaran rantai pemikiran dan penggunaan sumber daya yang efisien.
Biaya, fleksibilitas sumber terbuka, dan aksesibilitas
Salah satu fitur DeepSeek yang paling mengganggu adalah lisensi sumber terbukanya. Tidak seperti ChatGPT, yang tetap bersifat hak milik dan memerlukan kunci API untuk integrasi, DeepSeek memungkinkan organisasi untuk mengunduh dan menghosting sendiri model, sehingga mengurangi ketergantungan pada penyedia pihak ketiga. Pelatihan DeepSeek-R1 dilaporkan menghabiskan biaya 5.5 juta selama 55 hari menggunakan 2,048 GPU Nvidia H800—kurang dari sepersepuluh anggaran pelatihan GPT-4o OpenAI—yang memungkinkan DeepSeek untuk menawarkan tarif pemrosesan token serendah 0.014 per juta token untuk cache hits. Sebaliknya, penggunaan GPT-4.1 dapat menghabiskan biaya hingga 0.06 per 1,000 token untuk tingkatan paling canggih. Model harga DeepSeek telah memengaruhi saham Nvidia, memicu penurunan nilai pasar sebesar 17% pada hari peluncuran DeepSeek-R1, menghapus kapitalisasi pasar sebesar 589 miliar—bukti sensitivitas industri terhadap inovasi biaya.
Mulai
CometAPI menyediakan antarmuka REST terpadu yang menggabungkan ratusan model AI—di bawah titik akhir yang konsisten, dengan manajemen kunci API bawaan, kuota penggunaan, dan dasbor penagihan. Daripada harus mengelola beberapa URL dan kredensial vendor.
Pengembang dapat mengakses API deepseek terbaru (Batas waktu publikasi artikel): API DeepSeek R1 (nama model: deepseek-r1-0528)melalui API KometUntuk memulai, jelajahi kemampuan model di tempat bermain dan konsultasikan Panduan API untuk petunjuk terperinci. Sebelum mengakses, pastikan Anda telah masuk ke CometAPI dan memperoleh kunci API. API Komet menawarkan harga yang jauh lebih rendah dari harga resmi untuk membantu Anda berintegrasi.
Kesimpulan
Singkatnya, DeepSeek dan ChatGPT sama-sama memberlakukan batasan—pada kecepatan, panjang konteks, dan konkurensi—untuk mengelola sumber daya, memastikan keamanan, dan mempertahankan akses yang adil. Sementara kendala ChatGPT terdokumentasi dengan baik (misalnya, batasan RPM/TPM yang ketat, tingkatan berbasis langganan, dan jendela konteks yang terus berkembang hingga satu juta token), batasan DeepSeek kurang transparan tetapi tampak lebih murah hati dalam hal panjang konteks (hingga 64,000 token) dan efisiensi biaya. Meskipun demikian, kedua platform memberlakukan kuota penggunaan—meskipun dengan filosofi yang berbeda—yang mencerminkan masalah yang lebih luas seputar sumber daya komputasi, keamanan AI, dan kepatuhan peraturan. Karena pendekatan sumber terbuka DeepSeek terus mendapatkan daya tarik dan ChatGPT semakin memperluas kemampuannya, pengguna harus tetap mendapat informasi tentang batasan setiap model untuk mengoptimalkan kinerja, mengendalikan biaya, dan menegakkan standar etika dalam penerapan AI.
