Sự xuất hiện của DeepSeek như một giải pháp thay thế tiết kiệm chi phí cho các mô hình AI đã được thiết lập như ChatGPT đã khiến nhiều nhà phát triển và tổ chức phải đặt câu hỏi: DeepSeek có áp dụng cùng loại giới hạn hiệu suất và sử dụng như ChatGPT không? Bài viết này xem xét những phát triển mới nhất xung quanh DeepSeek, so sánh những hạn chế của nó với ChatGPT và khám phá cách những hạn chế này định hình trải nghiệm của người dùng, mối quan ngại về an toàn và động lực thị trường.
Những hạn chế của ChatGPT là gì?
Trước khi so sánh DeepSeek với ChatGPT, điều quan trọng là phải hiểu những hạn chế chính mà người dùng ChatGPT gặp phải hiện nay.
Giới hạn tỷ lệ và hạn ngạch API
OpenAI áp dụng các giới hạn tỷ lệ nghiêm ngặt để đảm bảo sử dụng hợp lý và ngăn chặn việc lạm dụng. Ví dụ, các mô hình GPT-3.5-turbo bị giới hạn ở 500 yêu cầu mỗi phút (RPM) và 10,000 yêu cầu mỗi ngày (RPD), với giới hạn token-per-minute (TPM) là 200,000 token (ví dụ: khoảng 150,000 từ) mỗi phút. Các giới hạn này giúp OpenAI quản lý các tài nguyên tính toán trên cơ sở người dùng khổng lồ của mình. Các nhà phát triển phải triển khai các chiến lược như lùi theo cấp số nhân và xử lý yêu cầu theo đợt để tránh lỗi "429: Quá nhiều yêu cầu", xảy ra khi mức sử dụng vượt quá ngưỡng cho phép.
Giới hạn về ngữ cảnh và độ dài mã thông báo
Ngoài các hạn chế về tốc độ, các mô hình ChatGPT còn áp đặt giới hạn về số lượng mã thông báo có thể được xử lý trong một yêu cầu duy nhất. Trong khi các phiên bản GPT-4o trước đó hỗ trợ tối đa 128,000 mã thông báo, GPT-4.1 mới nhất của OpenAI đã mở rộng cửa sổ này lên một triệu mã thông báo vào ngày 14 tháng 2025 năm 4.1. Tuy nhiên, không phải tất cả người dùng đều có quyền truy cập ngay lập tức vào mô hình một triệu mã thông báo đầy đủ; các tài khoản miễn phí và cấp thấp hơn thường dựa vào các cửa sổ ngữ cảnh nhỏ hơn—chẳng hạn như GPT-XNUMX Mini—vẫn vượt quá các giới hạn trước đó nhưng vẫn hạn chế hơn so với phiên bản hàng đầu.
Các mức đăng ký và hạn chế về giá
Các hạn chế của ChatGPT cũng khác nhau tùy theo từng cấp đăng ký. Người dùng miễn phí phải tuân theo các hạn chế chặt chẽ hơn về tỷ lệ và ngữ cảnh, trong khi các cấp Plus, Pro, Team và Enterprise dần mở khóa các hạn mức RPM và TPM cao hơn cũng như quyền truy cập vào các mô hình nâng cao (ví dụ: GPT-4.1). Ví dụ: GPT-4.1 Mini đóng vai trò là mô hình mặc định cho các tài khoản miễn phí, thay thế GPT-4o Mini và những người dùng gói trả phí có thể truy cập vào các phiên bản có dung lượng cao hơn nhanh hơn. Giá cả vẫn là một cân nhắc quan trọng, vì chi phí sử dụng API có thể tăng nhanh khi xử lý khối lượng lớn mã thông báo hoặc triển khai các mô hình mạnh mẽ như GPT-4.1.
DeepSeek là gì và nó thách thức ChatGPT như thế nào?
DeepSeek, tên chính thức là Hangzhou DeepSeek Artificial Intelligence Basic Technology Research Co., là một công ty khởi nghiệp AI của Trung Quốc được Liang Wenfeng thành lập vào năm 2023. Sự phát triển nhanh chóng của công ty đã thu hút sự chú ý của toàn cầu không chỉ vì số liệu hiệu suất mà còn vì tiềm năng hạ giá thành của ChatGPT.
Tổng quan về khả năng của DeepSeek
DeepSeek đã ra mắt mẫu máy chủ lực của mình, DeepSeek-R1, vào đầu năm 2025. Mặc dù có ngân sách đào tạo khiêm tốn khoảng 6 triệu đô la - trái ngược với chi phí đào tạo ước tính hơn 4 triệu đô la của GPT-100o - DeepSeek-R1 mang lại hiệu suất ngang bằng với các mô hình hàng đầu, đặc biệt là trong các tác vụ lập luận toán học và mã hóa. Thành công của nó được cho là nhờ sử dụng hiệu quả các tài nguyên phần cứng, khả năng mở rộng mô hình sáng tạo và phương pháp tiếp cận nguồn mở giúp giảm rào cản áp dụng.
Đổi mới kỹ thuật: Sự kết hợp của các chuyên gia và chuỗi suy nghĩ
Cốt lõi của hiệu suất DeepSeek-R1 là kiến trúc Mixture-of-Experts (MoE) chỉ kích hoạt một tập hợp con trong số 671 tỷ tham số của nó—khoảng 37 tỷ cho mỗi truy vấn—mang lại chi phí tính toán thấp hơn đáng kể so với các mô hình đơn khối như GPT-4o, dựa trên 1.8 nghìn tỷ tham số. Kết hợp với lý luận chuỗi suy nghĩ, chia nhỏ các vấn đề phức tạp thành logic từng bước, DeepSeek đạt được độ chính xác cao trong các lĩnh vực như lập trình cạnh tranh, phân tích tài chính và nghiên cứu khoa học.
DeepSeek có áp dụng giới hạn sử dụng tương tự như ChatGPT không?
Bất chấp bản chất mã nguồn mở của DeepSeek, người dùng vẫn thắc mắc liệu có tồn tại những hạn chế tương tự như giới hạn giá hoặc hạn ngạch mã thông báo của ChatGPT hay không.
Bằng chứng từ tài liệu công khai và báo cáo của người dùng
Tài liệu chính thức của DeepSeek khá ít liên quan đến số lượng giới hạn tỷ lệ rõ ràng hoặc giới hạn mã thông báo. Một bài đăng trên DeepSeekAI Digital (tháng 2025 năm 10) cho rằng DeepSeek "có khả năng áp đặt một số giới hạn nhất định tùy thuộc vào cấp dịch vụ (miễn phí so với trả phí), trường hợp sử dụng hoặc hạn chế kỹ thuật", nhưng chỉ cung cấp các ví dụ chung chung—chẳng hạn như 100–1,000 yêu cầu mỗi phút đối với các cấp miễn phí và hơn 1 yêu cầu mỗi phút đối với các cấp trả phí—mà không chỉ định giá trị chính xác cho DeepSeek-R4,096. Tương tự như vậy, có đề cập đến các giới hạn cụ thể của mô hình về độ dài mã thông báo đầu vào và đầu ra: có khả năng là 32,000 mã thông báo cho các biến thể DeepSeek nhỏ hơn và hơn XNUMX mã thông báo cho các mô hình nâng cao, phản ánh các mẫu được thấy trong các nền tảng AI khác.
Những ràng buộc suy ra dựa trên kiến trúc kỹ thuật
Mặc dù không có số liệu chính xác, nhưng có thể suy ra rằng DeepSeek-R1 áp dụng độ dài ngữ cảnh tối đa là 64,000 mã thông báo, như được nêu bật trong bài phân tích sâu về các tính năng của DeepSeek của Blockchain Council. Con số này vượt xa nhiều mô hình ChatGPT trước đó nhưng vẫn thấp hơn ngưỡng một triệu mã thông báo do GPT-4.1 giới thiệu. Do đó, người dùng làm việc với các tài liệu cực lớn—chẳng hạn như các bản tóm tắt pháp lý dài hàng trăm trang—vẫn có thể cần phải cắt bớt các đầu vào hoặc triển khai các cửa sổ trượt khi tận dụng DeepSeek để tóm tắt hoặc phân tích.
Về thông lượng yêu cầu, thiết kế MoE cho phép DeepSeek phân bổ tài nguyên tính toán một cách năng động, cho thấy giới hạn tốc độ có thể linh hoạt hơn so với giới hạn RPM cứng nhắc của ChatGPT. Tuy nhiên, cơ sở hạ tầng của DeepSeek vẫn phải chịu tình trạng tắc nghẽn phần cứng và băng thông mạng, nghĩa là các tầng miễn phí hoặc cấp nhập cảnh có thể sẽ hạn chế các yêu cầu để ngăn chặn việc lạm dụng—tương tự như cách OpenAI quản lý API tầng miễn phí của mình. Trên thực tế, những người dùng sớm báo cáo gặp phải lỗi "Quá nhiều yêu cầu" ở mức khoảng 200–300 yêu cầu mỗi phút trên các tài khoản DeepSeek miễn phí, mặc dù các nhà phát triển có gói trả phí đã báo cáo rằng họ có thể duy trì tới 1,500 RPM mà không gặp sự cố.
Hiệu suất và khả năng mở rộng so sánh như thế nào?
Ngoài giới hạn về tỷ lệ thô và mã thông báo, đặc điểm hiệu suất và cấu trúc chi phí của DeepSeek khác biệt đáng kể so với ChatGPT.
Độ dài ngữ cảnh và hiệu quả tính toán
Cửa sổ ngữ cảnh 1 mã thông báo đã nêu của DeepSeek-R64,000 cung cấp một lợi thế đáng kể so với giới hạn 4 mã thông báo của GPT-32,000o (trước GPT-4.1). Khả năng này rất quan trọng đối với các tác vụ như tóm tắt tài liệu dạng dài, phân tích hợp đồng pháp lý và tổng hợp nghiên cứu, trong đó việc lưu giữ ngữ cảnh mở rộng trong bộ nhớ là điều cần thiết. Hơn nữa, kiến trúc MoE đảm bảo rằng chỉ những "chuyên gia" có liên quan trong mạng mới được kích hoạt, giúp độ trễ và mức tiêu thụ năng lượng ở mức tương đối thấp. Điểm chuẩn cho thấy DeepSeek vượt trội hơn GPT-4 trong toán học chuẩn hóa (79.8% so với 63.6% pass@1 trên AIME 2024) và các tác vụ mã hóa (xếp hạng CodeForces là 1820 so với 1316), nhờ vào lý luận chuỗi suy nghĩ và sử dụng tài nguyên hiệu quả.
Chi phí, tính linh hoạt của mã nguồn mở và khả năng truy cập
Một trong những tính năng gây gián đoạn nhất của DeepSeek là cấp phép nguồn mở. Không giống như ChatGPT, vẫn là độc quyền và yêu cầu khóa API để tích hợp, DeepSeek cho phép các tổ chức tải xuống và tự lưu trữ các mô hình, giảm sự phụ thuộc vào các nhà cung cấp bên thứ ba. Chi phí đào tạo DeepSeek-R1 được báo cáo là 5.5 triệu đô la trong 55 ngày bằng cách sử dụng 2,048 GPU Nvidia H800 - ít hơn một phần mười ngân sách đào tạo GPT-4o của OpenAI - cho phép DeepSeek cung cấp tỷ lệ xử lý mã thông báo thấp tới 0.014 đô la cho mỗi triệu mã thông báo cho các lần truy cập bộ nhớ đệm. Ngược lại, chi phí sử dụng GPT-4.1 có thể lên tới 0.06 đô la cho mỗi 1,000 mã thông báo đối với các cấp độ tiên tiến nhất. Mô hình định giá của DeepSeek đã tác động đến cổ phiếu của Nvidia, khiến giá trị thị trường giảm 17% vào ngày DeepSeek-R1 ra mắt, xóa sổ 589 tỷ đô la vốn hóa thị trường - một minh chứng cho sự nhạy cảm của ngành đối với các đổi mới về chi phí.
Bắt đầu
CometAPI cung cấp giao diện REST thống nhất tổng hợp hàng trăm mô hình AI—dưới một điểm cuối nhất quán, với quản lý khóa API tích hợp, hạn ngạch sử dụng và bảng điều khiển thanh toán. Thay vì phải xử lý nhiều URL và thông tin xác thực của nhà cung cấp.
Các nhà phát triển có thể truy cập API deepseek mới nhất(Hạn chót đăng bài viết): API DeepSeek R1 (tên mẫu: deepseek-r1-0528)bởi vì Sao chổiAPI. Để bắt đầu, hãy khám phá khả năng của mô hình trong Sân chơi và tham khảo ý kiến Hướng dẫn API để biết hướng dẫn chi tiết. Trước khi truy cập, vui lòng đảm bảo bạn đã đăng nhập vào CometAPI và lấy được khóa API. Sao chổiAPI cung cấp mức giá thấp hơn nhiều so với giá chính thức để giúp bạn tích hợp.
Kết luận
Tóm lại, DeepSeek và ChatGPT đều áp đặt các giới hạn—về tốc độ, độ dài ngữ cảnh và đồng thời—để quản lý tài nguyên, đảm bảo an toàn và duy trì quyền truy cập công bằng. Trong khi các hạn chế của ChatGPT được ghi chép đầy đủ (ví dụ: giới hạn RPM/TPM nghiêm ngặt, phân tầng dựa trên đăng ký và cửa sổ ngữ cảnh phát triển lên đến một triệu mã thông báo), thì các ranh giới của DeepSeek ít minh bạch hơn nhưng có vẻ hào phóng hơn về độ dài ngữ cảnh (lên đến 64,000 mã thông báo) và hiệu quả về chi phí. Tuy nhiên, cả hai nền tảng đều áp dụng hạn ngạch sử dụng—mặc dù có các triết lý khác nhau—phản ánh mối quan tâm rộng hơn xung quanh tài nguyên tính toán, an toàn AI và tuân thủ quy định. Khi phương pháp tiếp cận nguồn mở của DeepSeek tiếp tục thu hút sự chú ý và ChatGPT mở rộng hơn nữa các khả năng của mình, người dùng phải luôn cập nhật về các giới hạn của từng mô hình để tối ưu hóa hiệu suất, kiểm soát chi phí và duy trì các tiêu chuẩn đạo đức trong triển khai AI.
