DeepSeeks fremvekst som et kostnadseffektivt alternativ til etablerte AI-modeller som ChatGPT har ført til at mange utviklere og organisasjoner har stilt spørsmål ved: Har DeepSeek de samme bruks- og ytelsesgrensene som ChatGPT? Denne artikkelen undersøker den siste utviklingen rundt DeepSeek, sammenligner begrensningene med ChatGPTs, og utforsker hvordan disse begrensningene former brukeropplevelser, sikkerhetsbekymringer og markedsdynamikk.
Hva er begrensningene for ChatGPT?
Før man sammenligner DeepSeek med ChatGPT, er det viktig å forstå de viktigste begrensningene som ChatGPT-brukere møter i dag.
Hastighetsgrenser og API-kvoter
OpenAI håndhever strenge hastighetsgrenser for å sikre rettferdig bruk og forhindre misbruk. For eksempel er GPT-3.5-turbo-modeller begrenset til 500 forespørsler per minutt (RPM) og 10,000 200,000 forespørsler per dag (RPD), med en token-per-minutt (TPM)-grense på 150,000 429 tokens (f.eks. omtrent XNUMX XNUMX ord) per minutt. Disse grensene hjelper OpenAI med å administrere beregningsressurser på tvers av den enorme brukerbasen. Utviklere må implementere strategier som eksponentiell tilbakekobling og forespørselsbatching for å unngå "XNUMX: Too Many Requests"-feil, som oppstår når bruken overstiger de tillatte terskelverdiene.
Kontekst- og tokenlengdebegrensninger
I tillegg til hastighetsbegrensninger setter ChatGPT-modeller grenser for antall tokener som kan behandles i én enkelt forespørsel. Mens tidligere GPT-4o-iterasjoner støttet opptil 128,000 4.1 tokener, utvidet OpenAIs nyeste GPT-14 dette vinduet til én million tokener 2025. april 4.1. Imidlertid har ikke alle brukere umiddelbar tilgang til hele modellen med én million tokener; gratis og lavere nivå-kontoer er ofte avhengige av mindre kontekstvinduer – som GPT-XNUMX Mini – som fortsatt overskrider tidligere grenser, men forblir mer restriktive enn flaggskipversjonen.
Abonnementsnivåer og prisbegrensninger
ChatGPTs begrensninger varierer også etter abonnementsnivå. Gratisbrukere er underlagt strengere pris- og kontekstbegrensninger, mens Plus-, Pro-, Team- og Enterprise-nivåene gradvis låser opp høyere RPM- og TPM-kvoter, samt tilgang til avanserte modeller (f.eks. GPT-4.1). For eksempel fungerer GPT-4.1 Mini som standardmodell for gratiskontoer, og erstatter GPT-4o Mini, og de med betalte abonnementer får raskere tilgang til versjoner med høyere kapasitet. Prissetting er fortsatt en viktig faktor, ettersom API-brukskostnader kan eskalere raskt når man håndterer store mengder tokener eller distribuerer kraftige modeller som GPT-4.1.
Hva er DeepSeek, og hvordan utfordrer det ChatGPT?
DeepSeek, offisielt kjent som Hangzhou DeepSeek Artificial Intelligence Basic Technology Research Co., er en kinesisk AI-oppstartsbedrift grunnlagt i 2023 av Liang Wenfeng. Den raske veksten har vakt global oppmerksomhet, ikke bare for ytelsesmålinger, men også for potensialet til å undergrave ChatGPT på kostnader.
Oversikt over DeepSeeks muligheter
DeepSeek lanserte flaggskipmodellen sin, DeepSeek-R1, tidlig i 2025. Til tross for et beskjedent opplæringsbudsjett på rundt 6 millioner dollar – sammenlignet med GPT-4os estimerte opplæringskostnader på over 100 millioner dollar – leverer DeepSeek-R1 ytelse på nivå med ledende modeller, spesielt innen matematisk resonnement og kodeoppgaver. Suksessen har blitt tilskrevet effektiv bruk av maskinvareressurser, innovativ modellskalering og en åpen kildekode-tilnærming som senker barrieren for adopsjon.
Tekniske innovasjoner: En blanding av eksperter og tankekjede
Kjernen i DeepSeek-R1s ytelse er en blanding av eksperter (MoE)-arkitektur som bare aktiverer en delmengde av sine 671 milliarder parametere – omtrent 37 milliarder per spørring – noe som resulterer i betydelig lavere beregningskostnader sammenlignet med monolittiske modeller som GPT-4o, som er avhengige av 1.8 billioner parametere. Kombinert med tankekjede-resonnement, som deler opp komplekse problemer i trinnvis logikk, oppnår DeepSeek høy nøyaktighet innen domener som konkurranseprogrammering, økonomisk analyse og vitenskapelig forskning.
Har DeepSeek lignende bruksbegrensninger som ChatGPT?
Til tross for DeepSeeks åpen kildekode-etos, spør brukere naturlig nok om det finnes begrensninger som kan sammenlignes med ChatGPTs pristak eller tokenkvoter.
Bevis fra offentlig dokumentasjon og brukerrapporter
DeepSeeks offisielle dokumentasjon er relativt sparsom når det gjelder eksplisitte hastighetsgrenser eller tokenbegrensninger. Et innlegg på DeepSeekAI Digital (februar 2025) antyder at DeepSeek «sannsynligvis innfører visse grenser avhengig av tjenestenivået (gratis vs. betalt), brukstilfelle eller tekniske begrensninger», men det gir bare generiske eksempler – for eksempel 10–100 forespørsler per minutt for gratisnivåer og 1,000+ forespørsler per minutt for betalte nivåer – uten å spesifisere eksakte verdier for DeepSeek-R1. Tilsvarende nevnes modellspesifikke grenser for input- og output-tokenlengder: potensielt 4,096 tokens for mindre DeepSeek-varianter og 32,000 XNUMX+ tokens for avanserte modeller, noe som speiler mønstre sett i andre AI-plattformer.
Utledede begrensninger basert på teknisk arkitektur
Selv om nøyaktige tall ikke er tilgjengelige, er det rimelig å anta at DeepSeek-R1 håndhever en maksimal kontekstlengde på 64,000 4.1 tokens, noe som ble fremhevet av Blockchain Councils dyptgående undersøkelse av DeepSeeks funksjoner. Dette overgår langt mange tidligere ChatGPT-modeller, men er fortsatt under terskelen på én million tokens introdusert av GPT-XNUMX. Dermed kan brukere som jobber med ekstremt store dokumenter – for eksempel juridiske briefinger på flere hundre sider – fortsatt trenge å avkorte inndata eller implementere glidende vinduer når de bruker DeepSeek til oppsummering eller analyse.
Når det gjelder forespørselsgjennomstrømning, tillater MoE-designet DeepSeek å allokere beregningsressurser dynamisk, noe som tyder på at hastighetsgrensene kan være mer fleksible enn ChatGPTs rigide RPM-grenser. DeepSeeks infrastruktur er imidlertid fortsatt utsatt for maskinvareflaskehalser og nettverksbåndbredde, noe som betyr at gratis eller inngangsnivå sannsynligvis struper forespørsler for å forhindre misbruk – på samme måte som OpenAI administrerer sitt gratisnivå-API. I praksis rapporterer tidlige brukere at de støter på "For mange forespørsler"-feil på rundt 200–300 forespørsler per minutt på gratis DeepSeek-kontoer, selv om utviklere med betalte abonnementer har rapportert at de opprettholder opptil 1,500 RPM uten problemer.
Hvordan er ytelse og skalerbarhet sammenlignet?
Utover råpris- og tokengrenser, skiller DeepSeeks ytelsesegenskaper og kostnadsstruktur seg markant fra ChatGPT.
Kontekstlengde og beregningseffektivitet
DeepSeek-R1s oppgitte kontekstvindu på 64,000 4 token gir en betydelig fordel i forhold til GPT-32,000os grense på 4.1 4 token (før GPT-79.8). Denne funksjonen er avgjørende for oppgaver som dokumentsammendrag i langformat, analyse av juridiske kontrakter og forskningssyntese, der det er viktig å beholde omfattende kontekst i minnet. Dessuten sikrer MoE-arkitekturen at bare relevante "eksperter" i nettverket aktiveres, noe som holder latens og energiforbruk relativt lavt. Referansetester viser at DeepSeek overgår GPT-63.6 i standardisert matematikk (1 % vs. 2024 % bestått@1820 på AIME 1316) og kodeoppgaver (CodeForces-vurdering XNUMX vs. XNUMX), takket være tankekjede-resonnement og effektiv ressursbruk.
Kostnad, åpen kildekode-fleksibilitet og tilgjengelighet
En av DeepSeeks mest banebrytende funksjoner er lisensen med åpen kildekode. I motsetning til ChatGPT, som forblir proprietær og krever API-nøkler for integrasjon, lar DeepSeek organisasjoner laste ned og selvhoste modeller, noe som reduserer avhengigheten av tredjepartsleverandører. Opplæring av DeepSeek-R1 kostet angivelig 5.5 millioner dollar over 55 dager ved bruk av 2,048 Nvidia H800 GPU-er – mindre enn en tidel av OpenAIs GPT-4o-opplæringsbudsjett – noe som gjør det mulig for DeepSeek å tilby tokenbehandlingsrater så lave som 0.014 dollar per million tokens for cache-treff. Til sammenligning kan bruk av GPT-4.1 koste opptil 0.06 dollar per 1,000 tokens for de mest avanserte nivåene. DeepSeeks prismodell har allerede påvirket Nvidias aksjer, og utløst et fall på 17 % i markedsverdi den dagen DeepSeek-R1 ble lansert, og utslettet 589 milliarder dollar i markedsverdi – et bevis på bransjens følsomhet for kostnadsinnovasjoner.
Komme i gang
CometAPI tilbyr et enhetlig REST-grensesnitt som samler hundrevis av AI-modeller – under et konsistent endepunkt, med innebygd API-nøkkeladministrasjon, brukskvoter og faktureringsdashboards. I stedet for å sjonglere flere leverandør-URL-er og legitimasjonsinformasjon.
Utviklere kan få tilgang til det nyeste deepseek API-et (Frist for publisering av artikkelen): DeepSeek R1 API (modellnavn: deepseek-r1-0528)gjennom CometAPIFor å begynne, utforsk modellens muligheter i lekeplass og konsulter API-veiledning for detaljerte instruksjoner. Før du får tilgang, må du sørge for at du har logget inn på CometAPI og fått API-nøkkelen. CometAPI tilby en pris som er langt lavere enn den offisielle prisen for å hjelpe deg med å integrere.
Konklusjon
Oppsummert setter både DeepSeek og ChatGPT grenser – på hastighet, kontekstlengde og samtidighet – for å administrere ressurser, sikre sikkerhet og opprettholde rettferdig tilgang. Selv om ChatGPTs begrensninger er godt dokumenterte (f.eks. strenge RPM/TPM-grenser, abonnementsbasert nivåinndeling og utviklende kontekstvinduer på opptil én million tokens), er DeepSeeks grenser mindre transparente, men virker mer generøse når det gjelder kontekstlengde (opptil 64,000 XNUMX tokens) og kostnadseffektivitet. Likevel håndhever begge plattformene brukskvoter – om enn med forskjellige filosofier – som gjenspeiler bredere bekymringer rundt beregningsressurser, AI-sikkerhet og samsvar med regelverk. Etter hvert som DeepSeeks åpen kildekode-tilnærming fortsetter å få fotfeste og ChatGPT utvider sine muligheter ytterligere, må brukerne holde seg informert om hver modells begrensninger for å optimalisere ytelsen, kontrollere kostnader og opprettholde etiske standarder i AI-distribusjon.
