Kemunculan DeepSeek sebagai alternatif yang menjimatkan kos kepada model AI mapan seperti ChatGPT telah mendorong ramai pembangun dan organisasi untuk bertanya: adakah DeepSeek mengenakan jenis had penggunaan dan prestasi yang sama seperti ChatGPT? Artikel ini meneliti perkembangan terkini mengenai DeepSeek, membandingkan hadnya dengan ChatGPT, dan meneroka bagaimana 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 pengguna ChatGPT hari ini.
Had kadar dan kuota API
OpenAI menguatkuasakan had kadar yang ketat untuk memastikan penggunaan adil dan mencegah penyalahgunaan. Sebagai contoh, model GPT-3.5-turbo dihadkan kepada 500 permintaan per minit (RPM) dan 10,000 permintaan per hari (RPD), dengan had token per minit (TPM) sebanyak 200,000 token (contohnya, kira-kira 150,000 perkataan) per minit. Had ini membantu OpenAI mengurus sumber pengiraan merentas pangkalan penggunanya yang luas. Pembangun mesti melaksanakan strategi seperti eksponen backoff dan pengelompokan permintaan untuk mengelakkan ralat “429: Too Many Requests”, yang berlaku apabila penggunaan melebihi ambang yang dibenarkan.
Sekatan panjang konteks dan token
Selain sekatan kadar, model ChatGPT mengenakan had pada bilangan token yang boleh diproses dalam satu permintaan. Walaupun iterasi GPT-4o terdahulu menyokong sehingga 128,000 token, GPT-4.1 terkini daripada OpenAI memperluaskan tetingkap ini kepada satu juta token pada 14 April 2025. Namun, tidak semua pengguna mempunyai akses serta-merta kepada model satu juta token penuh; akaun percuma dan aras lebih rendah sering bergantung pada tetingkap konteks yang lebih kecil—seperti GPT-4.1 Mini—yang masih melebihi had sebelumnya tetapi kekal lebih ketat berbanding versi utama.
Aras langganan dan kekangan harga
Batasan ChatGPT juga berbeza mengikut aras langganan. Pengguna percuma tertakluk kepada sekatan kadar dan konteks yang lebih ketat, manakala aras Plus, Pro, Team, dan Enterprise secara beransur-ansur membuka RPM dan TPM yang lebih tinggi serta akses kepada model lanjutan (contohnya, GPT-4.1). Sebagai contoh, GPT-4.1 Mini menjadi model lalai untuk akaun percuma, menggantikan GPT-4o Mini, dan mereka yang berada pada 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 token yang besar atau menggunakan model berkuasa seperti GPT-4.1.
Apakah DeepSeek dan bagaimana ia mencabar ChatGPT?
DeepSeek, yang secara rasmi dikenali sebagai Hangzhou DeepSeek Artificial Intelligence Basic Technology Research Co., ialah syarikat permulaan AI dari China yang diasaskan pada 2023 oleh Liang Wenfeng. Kebangkitannya yang pesat telah menarik perhatian global bukan sahaja kerana metrik prestasi tetapi juga potensinya untuk menewaskan ChatGPT dari segi kos.
Gambaran keseluruhan keupayaan DeepSeek
DeepSeek melancarkan model unggulannya, DeepSeek-R1, pada awal 2025. Walaupun mempunyai bajet latihan sederhana sekitar $6 juta—berbanding dengan kos latihan dianggarkan $100 juta+ untuk GPT-4o—DeepSeek-R1 menyampaikan prestasi setanding dengan model terkemuka, khususnya dalam penaakulan matematik dan tugasan pengaturcaraan. Kejayaannya dikaitkan dengan penggunaan sumber perkakasan yang cekap, penskalaan model yang inovatif, dan pendekatan sumber terbuka yang menurunkan halangan untuk diterima pakai.
Inovasi teknikal: Mixture-of-Experts dan rantaian pemikiran
Teras prestasi DeepSeek-R1 ialah seni bina Mixture-of-Experts (MoE) yang mengaktifkan hanya subset daripada 671 bilion parameternya—sekitar 37 bilion bagi setiap pertanyaan—mengakibatkan beban pengiraan yang jauh lebih rendah berbanding model monolitik seperti GPT-4o, yang bergantung pada 1.8 trilion parameter. Digabungkan dengan penaakulan rantaian pemikiran, yang memecahkan masalah kompleks kepada logik berlangkah, DeepSeek mencapai ketepatan tinggi dalam domain seperti pengaturcaraan kompetitif, analisis kewangan, dan penyelidikan saintifik.
Adakah DeepSeek mengenakan had penggunaan yang serupa dengan ChatGPT?
Walaupun berpaksi sumber terbuka, pengguna secara semula jadi ingin tahu sama ada terdapat had yang setanding dengan had kadar atau kuota token ChatGPT.
Bukti daripada dokumentasi awam dan laporan pengguna
Dokumentasi rasmi DeepSeek agak terhad mengenai nombor had kadar atau had token yang jelas. Satu siaran di DeepSeekAI Digital (Februari 2025) mencadangkan bahawa DeepSeek “berkemungkinan mengenakan had tertentu bergantung pada aras perkhidmatan (percuma vs. berbayar), kes penggunaan, atau kekangan teknikal,” tetapi hanya menyediakan contoh umum—seperti 10–100 permintaan per minit untuk aras percuma dan 1,000+ permintaan per minit untuk aras berbayar—tanpa menyatakan nilai tepat untuk DeepSeek-R1. Begitu juga, terdapat sebutan tentang had khusus model pada panjang token input dan output: berkemungkinan 4,096 token untuk varian DeepSeek yang lebih kecil dan 32,000+ token untuk model lanjutan, meniru corak yang dilihat pada platform AI lain.
Kekangan yang disimpulkan berdasarkan seni bina teknikal
Walaupun nombor tepat tidak tersedia, adalah munasabah untuk menyimpulkan bahawa DeepSeek-R1 mengenakan panjang konteks maksimum 64,000 token, seperti yang diketengahkan oleh sorotan mendalam Blockchain Council mengenai ciri-ciri DeepSeek. Ini jauh melebihi banyak model ChatGPT terdahulu tetapi masih di bawah ambang satu juta token yang diperkenalkan oleh GPT-4.1. Justeru, pengguna yang bekerja dengan dokumen yang amat besar—seperti ringkasan undang-undang beratus-ratus halaman—mungkin masih perlu memendekkan input atau melaksanakan tetingkap gelongsor apabila memanfaatkan DeepSeek untuk pemeringkasan atau analisis.
Mengenai kadar permintaan, reka bentuk MoE membolehkan DeepSeek memperuntukkan sumber pengiraan secara dinamik, menunjukkan bahawa had kadar mungkin lebih anjal berbanding had RPM tegar ChatGPT. Walau bagaimanapun, infrastruktur DeepSeek masih tertakluk kepada kesesakan perkakasan dan lebar jalur rangkaian, yang bermaksud aras percuma atau peringkat asas mungkin mengehadkan permintaan untuk mencegah penyalahgunaan—serupa dengan cara OpenAI mengurus API aras percumanya. Dalam praktiknya, pengguna awal melaporkan mengalami ralat “Too Many Requests” sekitar 200–300 permintaan per minit pada akaun DeepSeek percuma, manakala pembangun dengan pelan berbayar melaporkan mengekalkan lebih 1,500 RPM tanpa masalah.
Bagaimanakah prestasi dan kebolehskalaan dibandingkan?
Selain had kadar dan token, ciri prestasi dan struktur kos DeepSeek berbeza dengan ketara daripada ChatGPT.
Panjang konteks dan kecekapan pengiraan
Tetingkap konteks 64,000 token yang dinyatakan untuk DeepSeek-R1 memberikan kelebihan ketara berbanding had 32,000 token GPT-4o (sebelum GPT-4.1). Keupayaan ini penting untuk tugas seperti ringkasan dokumen bentuk panjang, analisis kontrak undang-undang, dan sintesis penyelidikan, di mana mengekalkan konteks yang luas dalam memori adalah penting. Selain itu, seni bina MoE memastikan hanya “pakar” yang relevan diaktifkan, mengekalkan kependaman dan penggunaan tenaga pada tahap yang agak rendah. Penanda aras menunjukkan DeepSeek mengatasi GPT-4 dalam matematik piawai (79.8% berbanding 63.6% pass@1 pada AIME 2024) dan tugasan pengaturcaraan (penarafan CodeForces 1820 berbanding 1316), hasil daripada penaakulan rantaian pemikiran dan penggunaan sumber yang cekap.
Kos, fleksibiliti sumber terbuka, dan kebolehcapaian
Salah satu ciri DeepSeek yang paling mengganggu pasaran ialah pelesenan sumber terbuka. Tidak seperti ChatGPT, yang kekal proprietari dan memerlukan kunci API untuk integrasi, DeepSeek membenarkan organisasi memuat turun dan mengehos sendiri model, mengurangkan kebergantungan pada penyedia pihak ketiga. Latihan DeepSeek-R1 dilaporkan menelan kos $5.5 juta sepanjang 55 hari menggunakan 2,048 GPU Nvidia H800—kurang daripada satu per sepuluh bajet latihan GPT-4o OpenAI—membolehkan DeepSeek menawarkan kadar pemprosesan token serendah $0.014 per sejuta token untuk cache hits. Sebaliknya, penggunaan GPT-4.1 boleh menelan kos sehingga $0.06 per 1,000 token untuk aras paling maju. Model harga DeepSeek telah pun memberi kesan kepada saham Nvidia, mencetuskan kejatuhan 17% dalam nilai pasaran pada hari pelancaran DeepSeek-R1, menghapuskan $589 bilion dalam modal pasaran—satu bukti kepekaan industri terhadap inovasi kos.
Cara Bermula
CometAPI menyediakan antara muka REST bersepadu yang mengagregatkan ratusan model AI—di bawah titik akhir yang konsisten, dengan pengurusan kunci API terbina dalam, kuota penggunaan, dan papan pemuka pengebilan. Daripada mengurus pelbagai URL vendor dan kelayakan.
Pembangun boleh mengakses API deepseek terkini (Tarikh akhir penerbitan artikel): DeepSeek R1 API (nama model: deepseek-r1-0528) melalui CometAPI. Untuk bermula, terokai keupayaan model dalam Playground dan rujuk panduan API untuk arahan terperinci. Sebelum mengakses, pastikan anda telah log masuk ke CometAPI dan memperoleh kunci API. CometAPI menawarkan harga yang jauh lebih rendah daripada harga rasmi untuk membantu anda melakukan integrasi.
Kesimpulan
Ringkasnya, DeepSeek dan ChatGPT kedua-duanya mengenakan had—pada kadar, panjang konteks, dan keberserentakan—untuk mengurus sumber, memastikan keselamatan, dan mengekalkan akses yang adil. Walaupun kekangan ChatGPT didokumenkan dengan baik (contohnya, had RPM/TPM yang ketat, pengelasan mengikut langganan, dan tetingkap konteks yang berkembang sehingga satu juta token), batasan DeepSeek kurang telus tetapi kelihatan lebih pemurah 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 luas berhubung sumber pengiraan, keselamatan AI, dan pematuhan peraturan. Apabila pendekatan sumber terbuka DeepSeek terus mendapat momentum dan ChatGPT terus memperluas keupayaannya, pengguna perlu peka terhadap had setiap model untuk mengoptimumkan prestasi, mengawal kos, dan menegakkan piawaian etika dalam penerapan AI.