DeepSeek'in ChatGPT gibi yerleşik yapay zeka modellerine uygun maliyetli bir alternatif olarak ortaya çıkması, birçok geliştirici ve kuruluşun şu soruları sormasına yol açtı: DeepSeek, ChatGPT ile aynı tür kullanım ve performans sınırlamalarını mı getiriyor? Bu makale DeepSeek'i çevreleyen son gelişmeleri inceliyor, sınırlamalarını ChatGPT'nin sınırlamalarıyla karşılaştırıyor ve bu sınırlamaların kullanıcı deneyimlerini, güvenlik endişelerini ve piyasa dinamiklerini nasıl şekillendirdiğini araştırıyor.
ChatGPT'nin sınırlamaları nelerdir?
DeepSeek'i ChatGPT ile karşılaştırmadan önce, ChatGPT kullanıcılarının bugün karşılaştığı temel sınırlamaları anlamak önemlidir.
Oran sınırları ve API kotaları
OpenAI, adil kullanımı sağlamak ve kötüye kullanımı önlemek için katı oran sınırları uygular. Örneğin, GPT-3.5-turbo modelleri dakikada 500 istek (RPM) ve günde 10,000 istek (RPD) ile sınırlıdır ve dakikada 200,000 belirteç (örneğin, yaklaşık 150,000 kelime) belirteçlik bir belirteç-başı (TPM) sınırı vardır. Bu sınırlar, OpenAI'nin geniş kullanıcı tabanında hesaplama kaynaklarını yönetmesine yardımcı olur. Geliştiriciler, kullanım izin verilen eşikleri aştığında oluşan "429: Çok Fazla İstek" hatalarından kaçınmak için üstel geri çekilme ve istek toplu işleme gibi stratejiler uygulamalıdır.
Bağlam ve belirteç uzunluğu kısıtlamaları
ChatGPT modelleri, oran kısıtlamalarına ek olarak tek bir istekte işlenebilecek token sayısına da sınırlamalar getirir. Daha önceki GPT-4o yinelemeleri 128,000 tokena kadar desteklerken, OpenAI'nin en son GPT-4.1'i bu pencereyi 14 Nisan 2025'te bir milyon tokena kadar genişletti. Ancak, tüm kullanıcılar tam bir milyon token modeline anında erişemez; ücretsiz ve alt kademe hesaplar genellikle GPT-4.1 Mini gibi daha küçük bağlam pencerelerine güvenir; bu pencereler önceki sınırları aşmaya devam eder ancak amiral gemisi sürümünden daha kısıtlayıcı olmaya devam eder.
Abonelik katmanları ve fiyatlandırma kısıtlamaları
ChatGPT'nin sınırlamaları abonelik katmanına göre de değişir. Ücretsiz kullanıcılar daha sıkı oran ve bağlam kısıtlamalarına tabidir, oysa Plus, Pro, Team ve Enterprise katmanları kademeli olarak daha yüksek RPM ve TPM ödeneklerinin yanı sıra gelişmiş modellere (örneğin, GPT-4.1) erişim sağlar. Örneğin, GPT-4.1 Mini, ücretsiz hesaplar için varsayılan model olarak hizmet eder ve GPT-4o Mini'nin yerini alır ve ücretli planlardakiler daha yüksek kapasiteli sürümlere daha hızlı erişim sağlar. API kullanım maliyetleri büyük miktarda token işlenirken veya GPT-4.1 gibi güçlü modeller dağıtılırken hızla artabileceğinden fiyatlandırma önemli bir husus olmaya devam etmektedir.
DeepSeek nedir ve ChatGPT'ye nasıl meydan okuyor?
Resmi olarak Hangzhou DeepSeek Yapay Zeka Temel Teknoloji Araştırma Şirketi olarak bilinen DeepSeek, 2023 yılında Liang Wenfeng tarafından kurulan bir Çin AI girişimidir. Hızlı yükselişi, yalnızca performans ölçümleri için değil aynı zamanda maliyet açısından ChatGPT'yi alt etme potansiyeli için de küresel ilgiyi çekmiştir.
DeepSeek'in yeteneklerine genel bakış
DeepSeek, amiral gemisi modeli DeepSeek-R1'i 2025'in başlarında piyasaya sürdü. GPT-6o'nun tahmini 4 milyon doların üzerindeki eğitim maliyetiyle karşılaştırıldığında, yaklaşık 100 milyon dolarlık mütevazı bir eğitim bütçesine rağmen DeepSeek-R1, özellikle matematiksel akıl yürütme ve kodlama görevlerinde önde gelen modellerle aynı performansı sunuyor. Başarısı, donanım kaynaklarının verimli kullanımı, yenilikçi model ölçeklemesi ve benimseme engelini azaltan açık kaynaklı bir yaklaşıma atfedildi.
Teknik yenilikler: Uzmanların karışımı ve düşünce zinciri
DeepSeek-R1'in performansının merkezinde, 671 milyar parametresinin yalnızca bir alt kümesini etkinleştiren bir Uzmanlar Karışımı (MoE) mimarisi yer alır; bu da sorgu başına yaklaşık 37 milyardır ve 4 trilyon parametreye dayanan GPT-1.8o gibi monolitik modellere kıyasla önemli ölçüde daha düşük hesaplama yüküyle sonuçlanır. Karmaşık sorunları adım adım mantığa bölen düşünce zinciri akıl yürütmesiyle birleştiğinde DeepSeek, rekabetçi programlama, finansal analiz ve bilimsel araştırma gibi alanlarda yüksek doğruluk elde eder.
DeepSeek, ChatGPT'ye benzer kullanım sınırlamaları getiriyor mu?
DeepSeek'in açık kaynaklı felsefesine rağmen, kullanıcılar doğal olarak ChatGPT'nin oran sınırlamaları veya token kotalarına benzer sınırlamaların olup olmadığını soruyorlar.
Kamuya açık belgelerden ve kullanıcı raporlarından elde edilen kanıtlar
DeepSeek'in resmi belgeleri, açık oran sınırı sayıları veya belirteç üst sınırları konusunda nispeten seyrektir. DeepSeekAI Digital'daki bir gönderi (Şubat 2025), DeepSeek'in "muhtemelen hizmet katmanına (ücretsiz veya ücretli), kullanım durumuna veya teknik kısıtlamalara bağlı olarak belirli sınırlamalar getirdiğini" öne sürüyor, ancak DeepSeek-R10 için kesin değerler belirtmeden yalnızca genel örnekler sağlıyor (ücretsiz katmanlar için dakikada 100-1,000 istek ve ücretli katmanlar için dakikada 1+ istek gibi). Benzer şekilde, giriş ve çıkış belirteç uzunluklarında modele özgü sınırlamalardan bahsediliyor: potansiyel olarak daha küçük DeepSeek varyantları için 4,096 belirteç ve gelişmiş modeller için 32,000+ belirteç, diğer AI platformlarında görülen kalıpları yansıtıyor.
Teknik mimariye dayalı çıkarılan kısıtlamalar
Kesin sayılar mevcut olmasa da, Blockchain Council'in DeepSeek'in özelliklerine derinlemesine yaptığı incelemede vurgulandığı gibi, DeepSeek-R1'in maksimum 64,000 token'lık bir bağlam uzunluğu uyguladığı sonucuna varmak mantıklıdır. Bu, önceki birçok ChatGPT modelini çok aşmaktadır ancak GPT-4.1 tarafından getirilen bir milyon token eşiğinin altında kalmaktadır. Bu nedenle, çok büyük belgelerle çalışan kullanıcılar (örneğin yüzlerce sayfalık yasal özetler) DeepSeek'i özetleme veya analiz için kullanırken girdileri kesmeleri veya kayan pencereler uygulamaları gerekebilir.
İstek verimiyle ilgili olarak, MoE tasarımı DeepSeek'in hesaplama kaynaklarını dinamik olarak tahsis etmesine olanak tanır ve bu da oran sınırlarının ChatGPT'nin katı RPM sınırlarından daha esnek olabileceğini gösterir. Ancak DeepSeek'in altyapısı donanım darboğazlarına ve ağ bant genişliğine tabi olmaya devam eder, bu da ücretsiz veya giriş seviyesi katmanların kötüye kullanımı önlemek için istekleri muhtemelen kısıtladığı anlamına gelir; bu, OpenAI'nin ücretsiz katman API'sini yönetme biçimine benzer. Uygulamada, erken benimseyenler ücretsiz DeepSeek hesaplarında dakikada yaklaşık 200-300 istekte "Çok Fazla İstek" hatalarıyla karşılaştıklarını bildirirken, ücretli planlara sahip geliştiriciler sorunsuz bir şekilde 1,500 RPM'nin üzerinde sürdürebildiklerini bildirmiştir.
Performans ve ölçeklenebilirlik nasıl karşılaştırılır?
Ham oran ve token limitlerinin ötesinde, DeepSeek'in performans özellikleri ve maliyet yapısı ChatGPT'den önemli ölçüde farklıdır.
Bağlam uzunluğu ve hesaplama verimliliği
DeepSeek-R1'in belirtilen 64,000-token bağlam penceresi, GPT-4o'nun 32,000-token sınırına (GPT-4.1 öncesi) göre önemli bir avantaj sağlar. Bu yetenek, bellekte kapsamlı bağlamın tutulmasının önemli olduğu uzun biçimli belge özetleme, yasal sözleşme analizi ve araştırma sentezi gibi görevler için kritik öneme sahiptir. Dahası, MoE mimarisi, ağdaki yalnızca ilgili "uzmanların" etkinleştirilmesini sağlayarak gecikmeyi ve enerji tüketimini nispeten düşük tutar. Ölçütler, DeepSeek'in düşünce zinciri muhakemesi ve verimli kaynak kullanımı sayesinde standartlaştırılmış matematikte (%4'e karşı AIME 79.8'te %63.6 pass@1) ve kodlama görevlerinde (CodeForces derecesi 2024'ye karşı 1820) GPT-1316'ten daha iyi performans gösterdiğini göstermektedir.
Maliyet, açık kaynak esnekliği ve erişilebilirlik
DeepSeek'in en çığır açan özelliklerinden biri açık kaynaklı lisanslamadır. Tescilli kalmaya devam eden ve entegrasyon için API anahtarları gerektiren ChatGPT'nin aksine DeepSeek, kuruluşların modelleri indirmesine ve kendi kendine barındırmasına olanak tanır ve üçüncü taraf sağlayıcılara olan bağımlılığı azaltır. DeepSeek-R1 eğitiminin 5.5 Nvidia H55 GPU kullanılarak 2,048 gün boyunca 800 milyon dolara mal olduğu bildirildi - OpenAI'nin GPT-4o eğitim bütçesinin onda birinden daha az - DeepSeek'in önbellek isabetleri için milyon token başına 0.014 dolar kadar düşük token işleme oranları sunmasını sağladı. Buna karşılık, GPT-4.1 kullanımı en gelişmiş kademeler için 0.06 token başına 1,000 dolara kadar mal olabilir. DeepSeek'in fiyatlandırma modeli halihazırda Nvidia'nın hissesini etkilemiş, DeepSeek-R17'in piyasaya sürüldüğü gün piyasa değerinde %1'lik bir düşüşe neden olmuş ve 589 milyar dolarlık piyasa değerini yok etmiştir. Bu durum, sektörün maliyet yeniliklerine olan hassasiyetinin bir göstergesidir.
Başlamak
CometAPI, tutarlı bir uç nokta altında, yerleşik API anahtarı yönetimi, kullanım kotaları ve faturalama panolarıyla yüzlerce AI modelini bir araya getiren birleşik bir REST arayüzü sağlar. Birden fazla satıcı URL'sini ve kimlik bilgilerini bir arada yürütmek yerine.
Geliştiriciler en son deepseek API'sine erişebilirlerMakale yayımlama son tarihi): DeepSeek R1 API (model adı: deepseek-r1-0528)başından sonuna kadar Kuyrukluyıldız API'siBaşlamak için, modelin yeteneklerini keşfedin Oyun Alanı ve danışın API kılavuzu Ayrıntılı talimatlar için. Erişimden önce, lütfen CometAPI'ye giriş yaptığınızdan ve API anahtarını edindiğinizden emin olun. Kuyrukluyıldız API'si Entegrasyonunuza yardımcı olmak için resmi fiyattan çok daha düşük bir fiyat teklif ediyoruz.
Sonuç
Özetle, DeepSeek ve ChatGPT kaynakları yönetmek, güvenliği sağlamak ve eşit erişimi sürdürmek için her ikisi de hız, bağlam uzunluğu ve eşzamanlılık konusunda sınırlamalar getirir. ChatGPT'nin kısıtlamaları iyi belgelenmiş olsa da (örneğin, katı RPM/TPM sınırları, abonelik tabanlı katmanlama ve bir milyon token'a kadar gelişen bağlam pencereleri), DeepSeek'in sınırları daha az şeffaftır ancak bağlam uzunluğu (64,000 token'a kadar) ve maliyet etkinliği açısından daha cömert görünmektedir. Bununla birlikte, her iki platform da farklı felsefelerle de olsa kullanım kotaları uygular ve bu da hesaplama kaynakları, yapay zeka güvenliği ve düzenleyici uyumluluk etrafındaki daha geniş endişeleri yansıtır. DeepSeek'in açık kaynak yaklaşımı ivme kazanmaya devam ederken ve ChatGPT yeteneklerini daha da genişletirken, kullanıcılar performansı optimize etmek, maliyetleri kontrol etmek ve yapay zeka dağıtımında etik standartları korumak için her modelin sınırları hakkında bilgi sahibi olmalıdır.
