ChatGPT のような確立された AI モデルに代わるコスト効率の高い代替手段として DeepSeek が登場したことで、多くの開発者や組織から次のような疑問が生まれました。 DeepSeek は ChatGPT と同じような使用およびパフォーマンスの制限を課しますか? この記事では、DeepSeek を取り巻く最新の開発状況を検証し、その制限を ChatGPT の制限と比較し、これらの制約がユーザー エクスペリエンス、安全性の懸念、市場の動向にどのように影響するかを探ります。
ChatGPT の制限事項は何ですか?
DeepSeek と ChatGPT を比較する前に、ChatGPT ユーザーが現在直面している主な制限を理解することが重要です。
レート制限と API クォータ
OpenAIは、公正な利用を確保し、不正使用を防止するために、厳格なレート制限を実施しています。例えば、GPT-3.5-turboモデルは、500分あたり10,000リクエスト（RPM）、200,000日あたり150,000リクエスト（RPD）に制限されており、429分あたりのトークン数（TPM）の上限はXNUMX分あたりXNUMXトークン（例えば、約XNUMX語）です。これらの制限は、OpenAIが膨大なユーザーベース全体の計算リソースを管理するのに役立ちます。開発者は、使用量が許可されたしきい値を超えた場合に発生する「XNUMX: Too Many Requests（リクエストが多すぎます）」エラーを回避するために、指数バックオフやリクエストのバッチ処理などの戦略を実装する必要があります。
コンテキストとトークンの長さの制限
ChatGPTモデルは、レート制限に加えて、4回のリクエストで処理できるトークン数にも上限を設けています。以前のGPT-128,000oバージョンでは最大4.1トークンをサポートしていましたが、OpenAIの最新のGPT-14では、2025年4.1月XNUMX日にこのウィンドウがXNUMX万トークンに拡張されました。ただし、すべてのユーザーがXNUMX万トークンモデル全体をすぐに利用できるわけではありません。無料アカウントや下位層のアカウントは、GPT-XNUMX Miniなどのより小さなコンテキストウィンドウに依存していることが多く、それでも以前の制限を超えていますが、フラッグシップバージョンよりも制限が厳しいままです。
サブスクリプションの階層と価格制約
ChatGPTの制限は、サブスクリプションプランによって異なります。無料ユーザーはレートとコンテキストの制限が厳しくなりますが、Plus、Pro、Team、Enterpriseプランでは、段階的にRPMとTPMの上限が引き上げられ、高度なモデル（GPT-4.1など）へのアクセスも可能になります。例えば、無料アカウントではGPT-4.1 MiniがデフォルトモデルとしてGPT-4o Miniに代わり、有料プランではより高容量バージョンへのアクセスがより早く可能になります。大量のトークンを処理したり、GPT-4.1のような強力なモデルを導入したりすると、API使用コストが急激に増加する可能性があるため、価格設定は依然として重要な考慮事項です。
DeepSeek とは何ですか? また、ChatGPT にどのように対抗するのですか?
DeepSeek（正式名称：杭州DeepSeek人工知能基礎技術研究有限公司）は、2023年に梁文鋒氏によって設立された中国のAIスタートアップ企業です。その急速な成長は、パフォーマンス指標だけでなく、ChatGPTをコスト面で下回る可能性からも世界的な注目を集めています。
DeepSeekの機能の概要
DeepSeekは1年初頭に主力モデルであるDeepSeek-R2025を発売しました。GPT-6oの推定4億ドル以上の学習コストと比較すると、約100万ドルという控えめな学習予算にもかかわらず、DeepSeek-R1は、特に数学的推論とコーディングタスクにおいて、主要モデルと同等のパフォーマンスを発揮します。その成功は、ハードウェアリソースの効率的な利用、革新的なモデルスケーリング、そして導入の障壁を下げるオープンソースアプローチに起因しています。
技術革新：専門家の混合と思考の連鎖
DeepSeek-R1のパフォーマンスの中核は、671億個のパラメータのうち、クエリあたり約37億個のみをアクティブにするMixture-of-Experts（MoE）アーキテクチャです。これにより、4兆1.8億個のパラメータを使用するGPT-XNUMXoなどのモノリシックモデルと比較して、計算オーバーヘッドが大幅に低減されます。複雑な問題を段階的なロジックに分解する思考連鎖推論と組み合わせることで、DeepSeekは競技プログラミング、金融分析、科学研究などの分野で高い精度を実現します。
DeepSeek には ChatGPT と同様の使用制限がありますか?
DeepSeek のオープンソース精神にもかかわらず、ユーザーは当然、ChatGPT のレート上限やトークン割り当てに相当する制限が存在するかどうかを尋ねます。
公開文書とユーザーレポートからの証拠
DeepSeekの公式ドキュメントには、明示的なレート制限数やトークン上限に関する情報が比較的乏しい。DeepSeekAI Digital（2025年10月）の投稿では、DeepSeekは「サービス層（無料 vs. 有料）、ユースケース、または技術的制約に応じて一定の制限を課す可能性が高い」とされているが、無料層では100分あたり1,000～1リクエスト、有料層では4,096分あたり32,000リクエスト以上といった一般的な例が示されているだけで、DeepSeek-RXNUMXの正確な値は明示されていない。同様に、入出力トークンの長さに関するモデル固有の制限についても言及されており、小規模なDeepSeekバリアントではXNUMXトークン、高度なモデルではXNUMXトークン以上となる可能性があり、これは他のAIプラットフォームで見られるパターンを反映している。
技術アーキテクチャに基づいて推論された制約
正確な数値は不明ですが、Blockchain CouncilによるDeepSeekの機能詳細で強調されているように、DeepSeek-R1は最大コンテキスト長を64,000トークンに制限していると推測するのが妥当です。これは、以前の多くのChatGPTモデルをはるかに上回っていますが、GPT-4.1で導入されたXNUMX万トークンのしきい値を下回っています。したがって、数百ページに及ぶ訴訟要旨など、非常に大きな文書を扱うユーザーは、DeepSeekを要約や分析に活用する際に、入力を切り捨てたり、スライディングウィンドウを実装したりする必要があるかもしれません。
リクエストスループットに関しては、MoE設計によりDeepSeekはコンピューティングリソースを動的に割り当てることができるため、ChatGPTの厳格なRPM上限よりも柔軟なレート制限が可能になる可能性がある。しかし、DeepSeekのインフラストラクチャは依然としてハードウェアのボトルネックとネットワーク帯域幅の影響を受けており、無料またはエントリーレベルのプランでは、OpenAIが無料版APIを管理する方法と同様に、不正使用を防ぐためにリクエストが制限される可能性が高い。実際には、アーリーアダプターは無料のDeepSeekアカウントで200分あたり300～1,500リクエストあたりで「リクエストが多すぎます」というエラーが発生したと報告しているが、有料プランの開発者はXNUMX RPM以上でも問題なく維持できたと報告している。
パフォーマンスとスケーラビリティはどのように比較されますか?
生のレートとトークンの制限を超えて、DeepSeek のパフォーマンス特性とコスト構造は ChatGPT とは大きく異なります。
コンテキストの長さと計算効率
DeepSeek-R1が規定する64,000トークンのコンテキストウィンドウは、GPT-4o（GPT-32,000以前）の4.1トークン制限を大幅に上回ります。この機能は、長文文書の要約、法的契約の分析、研究の統合など、広範なコンテキストをメモリに保持することが不可欠なタスクにとって極めて重要です。さらに、MoEアーキテクチャは、ネットワーク内の関連する「エキスパート」のみがアクティブ化されるようにすることで、レイテンシとエネルギー消費を比較的低く抑えます。ベンチマークテストでは、DeepSeekは標準化された数学（AIME 4における79.8回のパス率63.6% vs. 1%）とコーディングタスク（CodeForcesレーティング2024 vs. 1820）において、思考連鎖推論と効率的なリソース使用により、GPT-1316を上回っています。
コスト、オープンソースの柔軟性、アクセシビリティ
DeepSeekの最も革新的な特徴の一つは、オープンソースのライセンスである。ChatGPTはプロプライエタリであり、統合にはAPIキーが必要であるが、DeepSeekでは組織がモデルをダウンロードしてセルフホストできるため、サードパーティプロバイダーへの依存度が低い。DeepSeek-R1のトレーニングには、5.5個のNvidia H55 GPUを使用して2,048日間で800万ドルかかったと報告されている。これはOpenAIのGPT-4oトレーニング予算の0.014分の4.1未満であり、これによりDeepSeekはキャッシュヒットのトークン処理速度を0.06万トークンあたり1,000ドルまで低減している。対照的に、GPT-17の使用コストは、最も高度な層で1トークンあたり最大589ドルにもなる。DeepSeekの価格モデルはすでにNvidiaの株価に影響を与えており、DeepSeek-RXNUMXの発売日に時価総額がXNUMX%下落し、XNUMX億ドルが消失した。これは、業界がコスト革新に敏感であることを証明している。
スタートガイド
CometAPIは、数百ものAIモデルを単一のエンドポイントに集約する統合RESTインターフェースを提供します。APIキー管理、使用量制限、課金ダッシュボードも内蔵されており、複数のベンダーURLや認証情報を管理する手間が省けます。
開発者は最新のDeepseek APIにアクセスできます(論文掲載締め切り): ディープシークR1API （モデル名： deepseek-r1-0528）を通して コメットAPIまず、モデルの機能を調べてみましょう。 プレイグラウンド そして相談する APIガイド 詳細な手順についてはこちらをご覧ください。アクセスする前に、CometAPIにログインし、APIキーを取得していることを確認してください。 コメットAPI 統合を支援するために、公式価格よりもはるかに低い価格を提供します。
結論
要約すると、DeepSeekとChatGPTはどちらも、リソースの管理、安全性の確保、公平なアクセスの維持のために、レート、コンテキストの長さ、同時実行性に制限を設けています。ChatGPTの制約は十分に文書化されています（例：厳格なRPM/TPM上限、サブスクリプションベースの階層化、最大64,000万トークンまでのコンテキストウィンドウの進化など）が、DeepSeekの境界は透明性が低いものの、コンテキストの長さ（最大XNUMXトークン）とコスト効率の点でより寛大に見えます。とはいえ、どちらのプラットフォームも、異なる哲学ではあるものの、計算リソース、AIの安全性、規制遵守に関するより広範な懸念を反映して、使用量の割り当てを実施しています。DeepSeekのオープンソースアプローチがますます普及し、ChatGPTが機能をさらに拡張するにつれて、ユーザーは各モデルの制限について常に情報を把握し、パフォーマンスを最適化し、コストを管理し、AI展開における倫理基準を遵守する必要があります。
