Pojawienie się DeepSeek jako opłacalnej alternatywy dla uznanych modeli sztucznej inteligencji, takich jak ChatGPT, skłoniło wielu deweloperów i organizacji do zadania sobie następujących pytań: czy DeepSeek narzuca takie same ograniczenia użytkowania i wydajności jak ChatGPT? W tym artykule przyjrzymy się najnowszym osiągnięciom dotyczącym usługi DeepSeek, porównamy jej ograniczenia z ograniczeniami usługi ChatGPT i zbadamy, w jaki sposób ograniczenia te wpływają na doświadczenia użytkowników, kwestie bezpieczeństwa i dynamikę rynku.
Jakie są ograniczenia ChatGPT?
Zanim porównamy DeepSeek z ChatGPT, istotne jest zrozumienie głównych ograniczeń, z jakimi borykają się obecnie użytkownicy ChatGPT.
Limity stawek i kwoty API
OpenAI wymusza ścisłe limity szybkości, aby zapewnić uczciwe użytkowanie i zapobiegać nadużyciom. Na przykład modele GPT-3.5-turbo są ograniczone do 500 żądań na minutę (RPM) i 10,000 200,000 żądań dziennie (RPD), z limitem tokenów na minutę (TPM) wynoszącym 150,000 429 tokenów (np. około XNUMX XNUMX słów) na minutę. Te limity pomagają OpenAI zarządzać zasobami obliczeniowymi w całej swojej ogromnej bazie użytkowników. Deweloperzy muszą wdrażać strategie, takie jak wykładniczy backoff i przetwarzanie wsadowe żądań, aby uniknąć błędów „XNUMX: Too Many Requests”, które występują, gdy wykorzystanie przekracza dozwolone progi.
Ograniczenia dotyczące kontekstu i długości tokena
Oprócz ograniczeń stawek, modele ChatGPT nakładają limity na liczbę tokenów, które można przetworzyć w jednym żądaniu. Podczas gdy wcześniejsze iteracje GPT-4o obsługiwały do 128,000 4.1 tokenów, najnowszy GPT-14 firmy OpenAI rozszerzył to okno do miliona tokenów 2025 kwietnia 4.1 r. Jednak nie wszyscy użytkownicy mają natychmiastowy dostęp do pełnego modelu miliona tokenów; konta bezpłatne i niższego poziomu często polegają na mniejszych oknach kontekstowych — takich jak GPT-XNUMX Mini — które nadal przekraczają poprzednie limity, ale pozostają bardziej restrykcyjne niż wersja flagowa.
Poziomy subskrypcji i ograniczenia cenowe
Ograniczenia ChatGPT różnią się również w zależności od poziomu subskrypcji. Bezpłatni użytkownicy podlegają bardziej rygorystycznym ograniczeniom stawek i kontekstu, podczas gdy poziomy Plus, Pro, Team i Enterprise stopniowo odblokowują wyższe limity RPM i TPM, a także dostęp do zaawansowanych modeli (np. GPT-4.1). Na przykład GPT-4.1 Mini służy jako domyślny model dla kont bezpłatnych, zastępując GPT-4o Mini, a osoby korzystające z płatnych planów uzyskują dostęp do wersji o większej pojemności szybciej. Ceny pozostają istotnym czynnikiem, ponieważ koszty użytkowania interfejsu API mogą szybko wzrosnąć podczas obsługi dużych wolumenów tokenów lub wdrażania wydajnych modeli, takich jak GPT-4.1.
Czym jest DeepSeek i w jaki sposób stanowi wyzwanie dla ChatGPT?
DeepSeek, oficjalnie znany jako Hangzhou DeepSeek Artificial Intelligence Basic Technology Research Co., to chiński startup AI założony w 2023 roku przez Liang Wenfenga. Jego szybki wzrost przyciągnął globalną uwagę nie tylko ze względu na wskaźniki wydajności, ale także ze względu na potencjał do podcięcia ChatGPT pod względem kosztów.
Przegląd możliwości DeepSeek
DeepSeek wprowadził na rynek swój flagowy model DeepSeek-R1 na początku 2025 r. Pomimo skromnego budżetu szkoleniowego wynoszącego około 6 milionów dolarów — w porównaniu z szacowanymi kosztami szkolenia GPT-4o wynoszącymi ponad 100 milionów dolarów — DeepSeek-R1 zapewnia wydajność porównywalną z wiodącymi modelami, szczególnie w zadaniach rozumowania matematycznego i kodowania. Jego sukces przypisuje się efektywnemu wykorzystaniu zasobów sprzętowych, innowacyjnemu skalowaniu modeli i podejściu typu open source, które obniża barierę adopcji.
Innowacje techniczne: Mieszanka ekspertów i łańcuch myśli
Podstawą wydajności DeepSeek-R1 jest architektura Mixture-of-Experts (MoE), która aktywuje tylko podzbiór swoich 671 miliardów parametrów — około 37 miliardów na zapytanie — co skutkuje znacznie niższym narzutem obliczeniowym w porównaniu do monolitycznych modeli, takich jak GPT-4o, który opiera się na 1.8 biliona parametrów. W połączeniu z rozumowaniem łańcuchowym, które rozbija złożone problemy na logikę krok po kroku, DeepSeek osiąga wysoką dokładność w takich dziedzinach, jak programowanie konkurencyjne, analiza finansowa i badania naukowe.
Czy DeepSeek narzuca limity użytkowania podobne do ChatGPT?
Mimo że DeepSeek opiera się na otwartym kodzie źródłowym, użytkownicy naturalnie pytają, czy istnieją ograniczenia porównywalne do limitów stawek lub kwot tokenów w ChatGPT.
Dowody z dokumentacji publicznej i raportów użytkowników
Oficjalna dokumentacja DeepSeek jest stosunkowo skąpa w kwestii wyraźnych limitów liczby tokenów lub limitów tokenów. Post na DeepSeekAI Digital (luty 2025) sugeruje, że DeepSeek „prawdopodobnie nakłada pewne limity w zależności od poziomu usługi (bezpłatny lub płatny), przypadku użycia lub ograniczeń technicznych”, ale podaje tylko ogólne przykłady — takie jak 10–100 żądań na minutę dla poziomów bezpłatnych i ponad 1,000 żądań na minutę dla poziomów płatnych — bez określania dokładnych wartości dla DeepSeek-R1. Podobnie, wspomniano o limitach specyficznych dla modelu dotyczących długości tokenów wejściowych i wyjściowych: potencjalnie 4,096 tokenów dla mniejszych wariantów DeepSeek i ponad 32,000 XNUMX tokenów dla zaawansowanych modeli, odzwierciedlając wzorce widoczne na innych platformach AI.
Ograniczenia wnioskowane na podstawie architektury technicznej
Chociaż dokładne liczby są niedostępne, można rozsądnie wnioskować, że DeepSeek-R1 wymusza maksymalną długość kontekstu wynoszącą 64,000 4.1 tokenów, co zostało podkreślone w dogłębnym badaniu funkcji DeepSeek przeprowadzonym przez Blockchain Council. To znacznie przekracza wiele wcześniejszych modeli ChatGPT, ale pozostaje poniżej progu miliona tokenów wprowadzonego przez GPT-XNUMX. W związku z tym użytkownicy pracujący z bardzo dużymi dokumentami — takimi jak wielostronicowe streszczenia prawne — mogą nadal musieć przycinać dane wejściowe lub implementować przesuwane okna podczas korzystania z DeepSeek w celu podsumowania lub analizy.
Jeśli chodzi o przepustowość żądań, projekt MoE pozwala DeepSeek na dynamiczne przydzielanie zasobów obliczeniowych, co sugeruje, że limity szybkości mogą być bardziej elastyczne niż sztywne limity RPM ChatGPT. Jednak infrastruktura DeepSeek nadal podlega wąskim gardłom sprzętowym i przepustowości sieci, co oznacza, że bezpłatne lub podstawowe poziomy prawdopodobnie ograniczają żądania, aby zapobiec nadużyciom — podobnie jak OpenAI zarządza swoim bezpłatnym API. W praktyce wczesni użytkownicy zgłaszają występowanie błędów „Too Many Requests” przy około 200–300 żądaniach na minutę na bezpłatnych kontach DeepSeek, chociaż programiści z płatnymi planami zgłaszali utrzymywanie ponad 1,500 RPM bez problemów.
Jak wypadają w porównaniu wydajność i skalowalność?
Oprócz ograniczeń dotyczących przepustowości i tokenów, parametry wydajnościowe i struktura kosztów DeepSeek różnią się znacząco od ChatGPT.
Długość kontekstu i wydajność obliczeniowa
Podane 1 64,000-tokenowe okno kontekstowe DeepSeek-R4 zapewnia znaczną przewagę nad limitem 32,000 4.1 tokenów GPT-4o (przed GPT-79.8). Ta możliwość jest kluczowa dla zadań takich jak podsumowanie dokumentów w długiej formie, analiza umów prawnych i synteza badań, gdzie zachowanie rozległego kontekstu w pamięci jest niezbędne. Co więcej, architektura MoE zapewnia, że aktywowani są tylko odpowiedni „eksperci” w sieci, utrzymując stosunkowo niskie opóźnienia i zużycie energii. Testy porównawcze pokazują, że DeepSeek przewyższa GPT-63.6 w zadaniach matematycznych (1% w porównaniu z 2024% pass@1820 na AIME 1316) i kodowania (ocena CodeForces XNUMX w porównaniu z XNUMX), dzięki rozumowaniu łańcuchowemu i wydajnemu wykorzystaniu zasobów.
Koszt, elastyczność open source i dostępność
Jedną z najbardziej przełomowych funkcji DeepSeek jest licencja open source. W przeciwieństwie do ChatGPT, który pozostaje zastrzeżony i wymaga kluczy API do integracji, DeepSeek pozwala organizacjom pobierać i samodzielnie hostować modele, zmniejszając zależność od zewnętrznych dostawców. Szkolenie DeepSeek-R1 kosztowało podobno 5.5 mln USD w ciągu 55 dni przy użyciu 2,048 procesorów graficznych Nvidia H800 — mniej niż jedną dziesiątą budżetu szkoleniowego OpenAI GPT-4o — umożliwiając DeepSeek oferowanie stawek przetwarzania tokenów tak niskich jak 0.014 USD za milion tokenów za trafienia w pamięć podręczną. Dla porównania, korzystanie z GPT-4.1 może kosztować do 0.06 USD za 1,000 tokenów w przypadku najbardziej zaawansowanych poziomów. Model cenowy DeepSeek wpłynął już na akcje firmy Nvidia, powodując 17-procentowy spadek wartości rynkowej w dniu premiery DeepSeek-R1, co spowodowało spadek kapitalizacji rynkowej o 589 miliardów dolarów — co świadczy o wrażliwości branży na innowacje kosztowe.
Jak zacząć
CometAPI zapewnia ujednolicony interfejs REST, który agreguje setki modeli AI — w ramach spójnego punktu końcowego, z wbudowanym zarządzaniem kluczami API, limitami wykorzystania i panelami rozliczeniowymi. Zamiast żonglować wieloma adresami URL dostawców i poświadczeniami.
Programiści mogą uzyskać dostęp do najnowszego interfejsu API deepseek(Termin publikacji artykułu): Interfejs API DeepSeek R1 (nazwa modelu: deepseek-r1-0528)Poprzez Interfejs API CometNa początek zapoznaj się z możliwościami modelu w Plac zabaw i zapoznaj się z Przewodnik po API aby uzyskać szczegółowe instrukcje. Przed uzyskaniem dostępu upewnij się, że zalogowałeś się do CometAPI i uzyskałeś klucz API. Interfejs API Comet zaoferuj cenę znacznie niższą niż oficjalna, aby ułatwić Ci integrację.
Podsumowanie
Podsumowując, DeepSeek i ChatGPT nakładają limity — na szybkość, długość kontekstu i współbieżność — w celu zarządzania zasobami, zapewnienia bezpieczeństwa i utrzymania równego dostępu. Podczas gdy ograniczenia ChatGPT są dobrze udokumentowane (np. ścisłe limity RPM/TPM, warstwowanie oparte na subskrypcji i ewoluujące okna kontekstowe do miliona tokenów), granice DeepSeek są mniej przejrzyste, ale wydają się bardziej hojne pod względem długości kontekstu (do 64,000 XNUMX tokenów) i efektywności kosztowej. Niemniej jednak obie platformy wymuszają kwoty użytkowania — choć z różnymi filozofiami — odzwierciedlając szersze obawy dotyczące zasobów obliczeniowych, bezpieczeństwa AI i zgodności z przepisami. W miarę jak podejście open source DeepSeek zyskuje na popularności, a ChatGPT dalej rozszerza swoje możliwości, użytkownicy muszą być informowani o ograniczeniach każdego modelu, aby optymalizować wydajność, kontrolować koszty i utrzymywać standardy etyczne we wdrażaniu AI.
