Kemunculan DeepSeek sebagai alternatif kos efektif kepada model AI yang mantap seperti ChatGPT telah menyebabkan banyak pembangun dan organisasi bertanya: adakah DeepSeek mengenakan jenis penggunaan dan had prestasi yang sama seperti ChatGPT? Artikel ini meneliti perkembangan terkini sekitar DeepSeek, membandingkan batasannya dengan ChatGPT dan meneroka cara kekangan ini membentuk pengalaman pengguna, kebimbangan keselamatan dan dinamik pasaran.
Apakah batasan ChatGPT?
Sebelum membandingkan DeepSeek dengan ChatGPT, adalah penting untuk memahami batasan utama yang dihadapi oleh pengguna ChatGPT hari ini.
Had kadar dan kuota API
OpenAI menguatkuasakan had kadar yang ketat untuk memastikan penggunaan yang adil dan mencegah penyalahgunaan. Sebagai contoh, model GPT-3.5-turbo dihadkan kepada 500 permintaan seminit (RPM) dan 10,000 permintaan setiap hari (RPD), dengan had token-per-minit (TPM) sebanyak 200,000 token (cth, lebih kurang 150,000 perkataan) seminit . Had ini membantu OpenAI mengurus sumber pengiraan merentas pangkalan penggunanya yang luas. Pembangun mesti melaksanakan strategi seperti pengunduran eksponen dan kumpulan permintaan untuk mengelakkan ralat "429: Terlalu Banyak Permintaan", yang berlaku apabila penggunaan melebihi ambang yang dibenarkan.
Konteks dan sekatan panjang token
Selain sekatan kadar, model ChatGPT mengenakan had pada bilangan token yang boleh diproses dalam satu permintaan. Walaupun lelaran GPT-4o terdahulu menyokong sehingga 128,000 token, GPT-4.1 OpenAI yang terbaharu mengembangkan tetingkap ini kepada satu juta token pada 14 April 2025 . Walau bagaimanapun, tidak semua pengguna mempunyai akses segera kepada model penuh satu juta token; akaun percuma dan peringkat rendah selalunya bergantung pada tetingkap konteks yang lebih kecil—seperti GPT-4.1 Mini—yang masih melebihi had sebelumnya tetapi kekal lebih ketat daripada versi perdana.
Peringkat langganan dan kekangan harga
Had ChatGPT juga berbeza mengikut peringkat langganan. Pengguna percuma tertakluk kepada sekatan kadar dan konteks yang lebih ketat, manakala peringkat Plus, Pro, Pasukan dan Perusahaan secara beransur-ansur membuka kunci elaun RPM dan TPM yang lebih tinggi serta akses kepada model lanjutan (cth, GPT-4.1). Sebagai contoh, GPT-4.1 Mini berfungsi sebagai model lalai untuk akaun percuma, menggantikan GPT-4o Mini, dan mereka yang menggunakan pelan berbayar mendapat akses kepada versi berkapasiti lebih tinggi dengan lebih cepat . Harga kekal sebagai pertimbangan penting, kerana kos penggunaan API boleh meningkat dengan cepat apabila mengendalikan volum besar token atau menggunakan model berkuasa seperti GPT-4.1.
Apakah DeepSeek dan bagaimana ia mencabar ChatGPT?
DeepSeek, secara rasmi dikenali sebagai Hangzhou DeepSeek Artificial Intelligence Basic Technology Research Co., ialah syarikat permulaan AI China yang diasaskan pada 2023 oleh Liang Wenfeng. Peningkatan pesatnya telah menarik perhatian global bukan sahaja untuk metrik prestasi tetapi juga untuk potensinya untuk mengurangkan kos ChatGPT.
Gambaran keseluruhan keupayaan DeepSeek
DeepSeek melancarkan model perdananya, DeepSeek-R1, pada awal 2025. Walaupun bajet latihan sederhana sekitar 6 juta—berbeza dengan anggaran kos latihan GPT-4o+ 100 juta—DeepSeek-R1 memberikan prestasi setanding dengan model terkemuka, terutamanya dalam penaakulan matematik dan tugas pengekodan . Kejayaannya telah dikaitkan dengan penggunaan sumber perkakasan yang cekap, penskalaan model yang inovatif dan pendekatan sumber terbuka yang merendahkan halangan untuk diterima pakai.
Inovasi teknikal: Campuran Pakar dan rantaian pemikiran
Pada teras prestasi DeepSeek-R1 ialah seni bina Campuran Pakar (MoE) yang mengaktifkan hanya subset daripada 671 bilion parameternya—kira-kira 37 bilion setiap pertanyaan—menghasilkan overhed pengiraan yang jauh lebih rendah berbanding model monolitik seperti GPT-4o, yang bergantung pada 1.8 trilion parameter. Ditambah dengan penaakulan rantaian pemikiran, yang memecahkan masalah kompleks kepada logik langkah demi langkah, DeepSeek mencapai ketepatan tinggi dalam domain seperti pengaturcaraan kompetitif, analisis kewangan dan penyelidikan saintifik.
Adakah DeepSeek mengenakan had penggunaan yang serupa dengan ChatGPT?
Walaupun etos sumber terbuka DeepSeek, pengguna secara semula jadi bertanya sama ada had yang setanding dengan had kadar ChatGPT atau kuota token wujud.
Bukti daripada dokumentasi awam dan laporan pengguna
Dokumentasi rasmi DeepSeek agak jarang mengenai nombor had kadar atau had token yang jelas. Siaran di DeepSeekAI Digital (Februari 2025) mencadangkan bahawa DeepSeek "kemungkinan mengenakan had tertentu bergantung pada peringkat perkhidmatan (percuma lwn. berbayar), kes penggunaan atau kekangan teknikal", tetapi ia hanya memberikan contoh generik—seperti 10–100 permintaan seminit untuk peringkat percuma dan 1,000+ permintaan tepat setiap minit—dengan nilai tepat DeepSeek. Begitu juga, terdapat sebutan tentang had khusus model pada panjang token input dan output: berkemungkinan 1 token untuk varian DeepSeek yang lebih kecil dan 4,096+ token untuk model lanjutan, corak pencerminan yang dilihat dalam platform AI lain .
Kekangan yang disimpulkan berdasarkan seni bina teknikal
Walaupun nombor tepat tidak tersedia, adalah munasabah untuk membuat kesimpulan bahawa DeepSeek-R1 menguatkuasakan panjang konteks maksimum sebanyak 64,000 token, seperti yang diserlahkan oleh kajian mendalam Blockchain Council ke dalam ciri DeepSeek . Ini jauh melebihi banyak model ChatGPT terdahulu tetapi kekal di bawah ambang satu juta token yang diperkenalkan oleh GPT-4.1. Oleh itu, pengguna yang bekerja dengan dokumen yang sangat besar—seperti ringkasan undang-undang berbilang ratus halaman—mungkin masih perlu memotong input atau melaksanakan tetingkap gelongsor apabila memanfaatkan DeepSeek untuk ringkasan atau analisis.
Berkenaan pemprosesan permintaan, reka bentuk MoE membolehkan DeepSeek memperuntukkan sumber pengiraan secara dinamik, menunjukkan bahawa had kadar mungkin lebih fleksibel daripada had RPM tegar ChatGPT. Walau bagaimanapun, infrastruktur DeepSeek kekal tertakluk kepada kesesakan perkakasan dan lebar jalur rangkaian, yang bermaksud bahawa peringkat percuma atau peringkat permulaan mungkin mendikit permintaan untuk mencegah penyalahgunaan—sama seperti cara OpenAI mengurus API peringkat bebasnya. Dalam amalan, pengguna awal melaporkan menghadapi ralat "Terlalu Banyak Permintaan" pada kira-kira 200–300 permintaan seminit pada akaun DeepSeek percuma, walaupun pembangun dengan pelan berbayar telah melaporkan mengekalkan sehingga 1,500 RPM tanpa masalah.
Bagaimanakah prestasi dan kebolehskalaan dibandingkan?
Melangkaui had kadar mentah dan token, ciri prestasi DeepSeek dan struktur kos berbeza dengan ketara daripada ChatGPT.
Panjang konteks dan kecekapan pengiraan
Tetingkap konteks 1 token DeepSeek-R64,000 yang dinyatakan memberikan kelebihan yang besar berbanding had 4 token GPT-32,000o (pra-GPT-4.1). Keupayaan ini penting untuk tugasan seperti ringkasan dokumen bentuk panjang, analisis kontrak undang-undang dan sintesis penyelidikan, yang mengekalkan konteks yang meluas dalam ingatan adalah penting. Selain itu, seni bina MoE memastikan bahawa hanya "pakar" yang berkaitan dalam rangkaian diaktifkan, mengekalkan kependaman dan penggunaan tenaga secara relatifnya rendah. Penanda aras menunjukkan DeepSeek mengatasi GPT-4 dalam matematik piawai (79.8% lwn. 63.6% lulus@1 pada AIME 2024) dan tugas pengekodan (penarafan CodeForces 1820 lwn. 1316), terima kasih kepada penaakulan rantaian pemikiran dan penggunaan sumber yang cekap .
Kos, fleksibiliti sumber terbuka dan kebolehaksesan
Salah satu ciri DeepSeek yang paling mengganggu ialah pelesenan sumber terbukanya. Tidak seperti ChatGPT, yang kekal proprietari dan memerlukan kunci API untuk penyepaduan, DeepSeek membenarkan organisasi memuat turun dan mengehos sendiri model, mengurangkan pergantungan pada penyedia pihak ketiga. Latihan DeepSeek-R1 dilaporkan menelan kos 5.5 juta dalam tempoh 55 hari menggunakan 2,048 Nvidia H800 GPU—kurang daripada satu persepuluh daripada belanjawan latihan GPT-4o OpenAI—membolehkan DeepSeek menawarkan kadar pemprosesan token serendah 0.014 setiap juta token untuk capan cache. Sebaliknya, penggunaan GPT-4.1 boleh menelan kos sehingga 0.06 setiap 1,000 token untuk peringkat paling maju. Model penentuan harga DeepSeek telah pun memberi kesan kepada saham Nvidia, mencetuskan kejatuhan 17% dalam nilai pasaran pada hari DeepSeek-R1 dilancarkan, menghapuskan 589 bilion dalam had pasaran—bukti kepada sensitiviti industri terhadap inovasi kos.
Bermula
CometAPI menyediakan antara muka REST bersatu yang mengagregatkan ratusan model AI—di bawah titik akhir yang konsisten, dengan pengurusan kunci API terbina dalam, kuota penggunaan dan papan pemuka pengebilan. Daripada menyesuaikan berbilang URL vendor dan bukti kelayakan.
Pembangun boleh mengakses API carian mendalam terkini(Tarikh akhir untuk penerbitan artikel): API DeepSeek R1 (nama model: deepseek-r1-0528)melalui CometAPI. Untuk memulakan, terokai keupayaan model dalam Taman Permainan dan berunding dengan Panduan API untuk arahan terperinci. Sebelum mengakses, sila pastikan anda telah log masuk ke CometAPI dan memperoleh kunci API. CometAPI menawarkan harga yang jauh lebih rendah daripada harga rasmi untuk membantu anda menyepadukan.
Kesimpulan
Ringkasnya, DeepSeek dan ChatGPT kedua-duanya mengenakan had—pada kadar, panjang konteks dan konkurensi—untuk mengurus sumber, memastikan keselamatan dan mengekalkan akses yang saksama. Walaupun kekangan ChatGPT didokumentasikan dengan baik (cth, had RPM/TPM yang ketat, peringkat berasaskan langganan dan tetingkap konteks yang berkembang sehingga satu juta token), sempadan DeepSeek adalah kurang telus tetapi kelihatan lebih murah dari segi panjang konteks (sehingga 64,000 token) dan kecekapan kos. Namun begitu, kedua-dua platform menguatkuasakan kuota penggunaan—walaupun dengan falsafah yang berbeza—mencerminkan kebimbangan yang lebih meluas mengenai sumber pengiraan, keselamatan AI dan pematuhan peraturan. Memandangkan pendekatan sumber terbuka DeepSeek terus mendapat daya tarikan dan ChatGPT mengembangkan lagi keupayaannya, pengguna mesti sentiasa dimaklumkan tentang had setiap model untuk mengoptimumkan prestasi, mengawal kos dan menegakkan piawaian etika dalam penggunaan AI.
