O surgimento do DeepSeek como uma alternativa econômica aos modelos de IA estabelecidos, como o ChatGPT, levou muitos desenvolvedores e organizações a se perguntarem: O DeepSeek impõe os mesmos tipos de limites de uso e desempenho que o ChatGPT? Este artigo examina os últimos desenvolvimentos em torno do DeepSeek, compara suas limitações com as do ChatGPT e explora como essas restrições moldam as experiências do usuário, as preocupações com a segurança e a dinâmica do mercado.
Quais são as limitações do ChatGPT?
Antes de comparar o DeepSeek ao ChatGPT, é essencial entender as principais limitações que os usuários do ChatGPT enfrentam hoje.
Limites de taxa e cotas de API
A OpenAI impõe limites de taxa rigorosos para garantir o uso justo e evitar abusos. Por exemplo, os modelos GPT-3.5-turbo são limitados a 500 solicitações por minuto (RPM) e 10,000 solicitações por dia (RPD), com um limite de token por minuto (TPM) de 200,000 tokens (por exemplo, aproximadamente 150,000 palavras) por minuto. Esses limites ajudam a OpenAI a gerenciar recursos computacionais em sua vasta base de usuários. Os desenvolvedores devem implementar estratégias como backoff exponencial e agrupamento de solicitações para evitar erros "429: Muitas solicitações", que ocorrem quando o uso excede os limites permitidos.
Restrições de contexto e comprimento de token
Além das restrições de taxa, os modelos ChatGPT impõem limites ao número de tokens que podem ser processados em uma única solicitação. Enquanto as iterações anteriores do GPT-4o suportavam até 128,000 tokens, o GPT-4.1 mais recente da OpenAI expandiu essa janela para um milhão de tokens em 14 de abril de 2025. No entanto, nem todos os usuários têm acesso imediato ao modelo completo de um milhão de tokens; contas gratuitas e de nível inferior geralmente dependem de janelas de contexto menores — como o GPT-4.1 Mini — que ainda excedem os limites anteriores, mas permanecem mais restritivas do que a versão principal.
Níveis de assinatura e restrições de preços
As limitações do ChatGPT também variam de acordo com o nível de assinatura. Usuários gratuitos estão sujeitos a restrições de taxa e contexto mais rígidas, enquanto os níveis Plus, Pro, Team e Enterprise desbloqueiam gradualmente permissões maiores de RPM e TPM, bem como acesso a modelos avançados (por exemplo, GPT-4.1). Por exemplo, o GPT-4.1 Mini serve como modelo padrão para contas gratuitas, substituindo o GPT-4o Mini, e aqueles com planos pagos obtêm acesso a versões de maior capacidade mais rapidamente. O preço continua sendo uma consideração importante, pois os custos de uso da API podem aumentar rapidamente ao lidar com grandes volumes de tokens ou implementar modelos poderosos como o GPT-4.1.
O que é DeepSeek e como ele desafia o ChatGPT?
A DeepSeek, oficialmente conhecida como Hangzhou DeepSeek Artificial Intelligence Basic Technology Research Co., é uma startup chinesa de IA fundada em 2023 por Liang Wenfeng. Sua rápida ascensão atraiu a atenção global não apenas por suas métricas de desempenho, mas também por seu potencial de reduzir o custo do ChatGPT.
Visão geral dos recursos do DeepSeek
A DeepSeek lançou seu modelo principal, o DeepSeek-R1, no início de 2025. Apesar de um orçamento modesto para treinamento de cerca de US 6 milhões — em contraste com o custo estimado de mais de US 4 milhões do GPT-100o — o DeepSeek-R1 oferece desempenho comparável aos modelos líderes, especialmente em tarefas de raciocínio matemático e codificação. Seu sucesso foi atribuído ao uso eficiente de recursos de hardware, ao escalonamento inovador do modelo e a uma abordagem de código aberto que reduz as barreiras à adoção.
Inovações técnicas: Mistura de especialistas e cadeia de pensamento
No cerne do desempenho do DeepSeek-R1 está uma arquitetura de Mistura de Especialistas (MoE) que ativa apenas um subconjunto de seus 671 bilhões de parâmetros — cerca de 37 bilhões por consulta —, resultando em uma sobrecarga computacional significativamente menor em comparação com modelos monolíticos como o GPT-4o, que depende de 1.8 trilhão de parâmetros. Aliado ao raciocínio por cadeia de pensamento, que decompõe problemas complexos em lógica passo a passo, o DeepSeek alcança alta precisão em domínios como programação competitiva, análise financeira e pesquisa científica.
O DeepSeek impõe limites de uso semelhantes ao ChatGPT?
Apesar da filosofia de código aberto do DeepSeek, os usuários naturalmente perguntam se existem limitações comparáveis aos limites de taxa ou cotas de token do ChatGPT.
Evidências de documentação pública e relatórios de usuários
A documentação oficial do DeepSeek é relativamente escassa em relação a números explícitos de limite de taxa ou limites de token. Uma publicação no DeepSeekAI Digital (fevereiro de 2025) sugere que o DeepSeek "provavelmente impõe certos limites dependendo do nível de serviço (gratuito vs. pago), caso de uso ou restrições técnicas", mas fornece apenas exemplos genéricos — como 10 a 100 solicitações por minuto para níveis gratuitos e mais de 1,000 solicitações por minuto para níveis pagos — sem especificar valores exatos para o DeepSeek-R1. Da mesma forma, há menção a limites específicos do modelo para o comprimento dos tokens de entrada e saída: potencialmente 4,096 tokens para variantes menores do DeepSeek e mais de 32,000 tokens para modelos avançados, espelhando padrões observados em outras plataformas de IA.
Restrições inferidas com base na arquitetura técnica
Embora números precisos não estejam disponíveis, é razoável inferir que o DeepSeek-R1 impõe um comprimento máximo de contexto de 64,000 tokens, conforme destacado pela análise aprofundada do Blockchain Council sobre os recursos do DeepSeek. Isso excede em muito muitos modelos anteriores do ChatGPT, mas permanece abaixo do limite de um milhão de tokens introduzido pelo GPT-4.1. Assim, usuários que trabalham com documentos extremamente grandes — como memoriais jurídicos com centenas de páginas — ainda podem precisar truncar entradas ou implementar janelas deslizantes ao utilizar o DeepSeek para sumarização ou análise.
Em relação à taxa de transferência de solicitações, o design do MoE permite que o DeepSeek aloque recursos computacionais dinamicamente, sugerindo que os limites de taxa podem ser mais flexíveis do que os limites rígidos de RPM do ChatGPT. No entanto, a infraestrutura do DeepSeek continua sujeita a gargalos de hardware e largura de banda de rede, o que significa que as camadas gratuitas ou de entrada provavelmente limitam as solicitações para evitar abusos — semelhante à forma como a OpenAI gerencia sua API gratuita. Na prática, os primeiros usuários relatam encontrar erros de "Muitas Solicitações" em torno de 200 a 300 solicitações por minuto em contas gratuitas do DeepSeek, embora desenvolvedores com planos pagos tenham relatado manter mais de 1,500 RPM sem problemas.
Como desempenho e escalabilidade se comparam?
Além dos limites de taxa bruta e token, as características de desempenho e a estrutura de custos do DeepSeek diferem consideravelmente do ChatGPT.
Comprimento do contexto e eficiência computacional
A janela de contexto de 1 tokens declarada do DeepSeek-R64,000 oferece uma vantagem substancial sobre o limite de 4 tokens do GPT-32,000o (pré-GPT-4.1). Essa capacidade é crucial para tarefas como resumo de documentos extensos, análise de contratos legais e síntese de pesquisas, onde a retenção de contexto abrangente na memória é essencial. Além disso, a arquitetura MoE garante que apenas "especialistas" relevantes na rede sejam ativados, mantendo a latência e o consumo de energia relativamente baixos. Os benchmarks mostram que o DeepSeek supera o GPT-4 em matemática padronizada (79.8% vs. 63.6% pass@1 no AIME 2024) e tarefas de codificação (classificação CodeForces 1820 vs. 1316), graças ao raciocínio baseado em cadeia de pensamento e ao uso eficiente de recursos.
Custo, flexibilidade de código aberto e acessibilidade
Um dos recursos mais inovadores do DeepSeek é o licenciamento de código aberto. Ao contrário do ChatGPT, que permanece proprietário e requer chaves de API para integração, o DeepSeek permite que as organizações baixem e hospedem modelos por conta própria, reduzindo a dependência de provedores terceirizados. O treinamento do DeepSeek-R1 custou US 5.5 milhões ao longo de 55 dias, utilizando 2,048 GPUs Nvidia H800 — menos de um décimo do orçamento de treinamento do GPT-4o da OpenAI —, permitindo que o DeepSeek ofereça taxas de processamento de tokens tão baixas quanto US 0.014 por milhão de tokens para acertos de cache. Em contrapartida, o uso do GPT-4.1 pode custar até US 0.06 por 1,000 tokens para os níveis mais avançados. O modelo de precificação do DeepSeek já impactou as ações da Nvidia, provocando uma queda de 17% no valor de mercado no dia do lançamento do DeepSeek-R1, eliminando US 589 bilhões em capitalização de mercado — uma prova da sensibilidade do setor a inovações de custo.
Começando a jornada
A CometAPI fornece uma interface REST unificada que agrega centenas de modelos de IA — em um endpoint consistente, com gerenciamento de chaves de API, cotas de uso e painéis de faturamento integrados. Em vez de lidar com várias URLs e credenciais de fornecedores.
Os desenvolvedores podem acessar a API deepseek mais recente(Prazo para publicação do artigo): API DeepSeek R1 (nome do modelo: deepseek-r1-0528)através CometAPI. Para começar, explore as capacidades do modelo no Playground e consulte o Guia de API para obter instruções detalhadas. Antes de acessar, certifique-se de ter feito login no CometAPI e obtido a chave da API. CometAPI oferecem um preço muito mais baixo que o preço oficial para ajudar você a se integrar.
Conclusão
Em resumo, tanto o DeepSeek quanto o ChatGPT impõem limites — de taxa, comprimento do contexto e simultaneidade — para gerenciar recursos, garantir a segurança e manter o acesso equitativo. Embora as restrições do ChatGPT sejam bem documentadas (por exemplo, limites rígidos de RPM/TPM, níveis baseados em assinatura e janelas de contexto em evolução de até um milhão de tokens), os limites do DeepSeek são menos transparentes, mas parecem mais generosos em termos de comprimento do contexto (até 64,000 tokens) e custo-benefício. No entanto, ambas as plataformas impõem cotas de uso — embora com filosofias diferentes — refletindo preocupações mais amplas em torno de recursos computacionais, segurança da IA e conformidade regulatória. À medida que a abordagem de código aberto do DeepSeek continua a ganhar força e o ChatGPT expande ainda mais seus recursos, os usuários devem se manter informados sobre os limites de cada modelo para otimizar o desempenho, controlar custos e manter os padrões éticos na implantação de IA.
