Costo de la API de DeepSeek frente a la API de OpenAI: Ejemplos prácticos

Por qué los precios destacados engañan

Cualquiera que pregunte por el costo de la API de DeepSeek frente a la API de OpenAI suele estar mirando dos tablas de precios con modelos diferentes, reglas de caché diferentes y multiplicadores de salida diferentes. Una tabla muestra una tarifa por millón de tokens; tu factura depende de cuántos de cada tipo de token envíes. Un chatbot que reenvía historiales largos es intensivo en entrada. Un generador de historias es intensivo en salida. Las mismas dos listas de precios pueden ordenarse en orden opuesto para esas dos cargas de trabajo.

Así que salta la lectura de tablas y haz la aritmética con tu propio tráfico. El método toma diez minutos y funciona para cualquier proveedor, incluido el que este sitio vende. No cotizamos los precios de otros proveedores aquí, porque cambian; donde se necesita un número de sus precios, el texto dice verificar su tarifa actual.

La fórmula

Escríbelo una vez:

Costo mensual = (tokens de entrada en millones × precio de entrada por 1M) + (tokens de salida en millones × precio de salida por 1M)

Aquí los precios son $0,15 por 1M de tokens de entrada y $0,50 por 1M de tokens de salida. La salida cuesta 3,33 veces más por token que la entrada, por lo que la proporción de salida de una carga de trabajo decide gran parte de la factura. La facturación es de pago por uso desde el crédito prepago, sin suscripción. Las peticiones fallidas o rechazadas no se facturan y el crédito no caduca.

Para otro proveedor, busca tres cosas en su página de precios: el precio de entrada, el precio de salida y si hay algún descuento para prefijos de prompt repetidos. Luego aplica la misma fórmula a las mismas cantidades de tokens. Diferentes modelos pueden necesitar diferentes números de tokens para completar la misma tarea, así que compara el coste por tarea completada además del coste por token.

Cinco ejemplos mensuales resueltos a nuestras tarifas

¿De dónde provienen esas cantidades de tokens? Toma la fila del chatbot. Si cada conversación tiene 8 turnos y se reenvía todo el historial en cada turno, una conversación podría usar alrededor de 4.000 tokens de entrada y 800 tokens de salida. Diez mil conversaciones al mes son 40M de entrada y 8M de salida, que es la fila de arriba. Reduce a la mitad el historial recortando turnos antiguos y la línea de entrada cae a la mitad, a $3,00, lo que lleva el mes a $7,00. La gestión del historial suele suponer un ahorro mayor que cambiar de proveedor.

Observa la forma. Para trabajos intensivos en entrada, la línea de entrada domina; para el generador de ficción, la línea de salida es casi nueve décimos de la factura. Si estás comparando proveedores, la pregunta es cuál de los dos precios te importa. Un proveedor con un precio de entrada bajo pero un precio de salida alto se ve genial para resúmenes y malo para escritura.

Obtén tus conteos de tokens reales primero

Adivinar los conteos de tokens es la parte más débil de cualquier comparación de costos. Médelos. La API devuelve un objeto usage con cada respuesta, por lo que un script corto puede muestrear el tráfico real y proyectar un mes.

Copyfrom openai import OpenAI

client = OpenAI(
    base_url="https://api.deepseekapi.top/v1",
    api_key="YOUR_KEY",
)

PRICE_IN, PRICE_OUT = 0.15, 0.50  # dollars per 1M tokens
samples = ["Summarise: ...", "Draft a reply to: ...", "Classify: ..."]

tin = tout = 0
for s in samples:
    r = client.chat.completions.create(
        model="uncensored",
        messages=[{"role": "user", "content": s}],
    )
    tin += r.usage.prompt_tokens
    tout += r.usage.completion_tokens

cost = tin / 1e6 * PRICE_IN + tout / 1e6 * PRICE_OUT
print(f"{tin} in, {tout} out, ${cost:.6f} for {len(samples)} requests")
print(f"projected monthly at 100k requests: ${cost / len(samples) * 100000:.2f}")

Reemplaza los prompts de muestra con 20 a 50 reales y la proyección se vuelve útil. Para comparar otro proveedor, cambia las dos constantes de precio a las de ellos, usando los números en su página de precios actual. Los conteos de tokens pueden diferir ligeramente entre tokenizadores, así que trata la proyección del otro lado como una estimación.

Qué más cambia la factura

• Caché de prompts y descuentos. Algunos proveedores descuentan prefijos repetidos. Verifica si cada proveedor lo hace y cómo.
• Tokens de razonamiento. Un modelo que piensa antes de responder puede cobrar tokens de salida adicionales. Compara tokens totales por tarea completada.
• Reintentos y fallos. Aquí, las solicitudes fallidas o rechazadas no se cobran. Verifica la política equivalente en otro lugar.
• Gasto mínimo. Las recargas aquí son cualquier cantidad entera desde $20 hasta $500, con +5% desde $50, +10% desde $100 y +15% desde $200. Una recarga de $200 da por tanto $230 de crédito.
• Límites de velocidad. Una clave completa permite 8 solicitudes concurrentes y 300 por minuto. Un lote que necesite más paralelismo tardará más de lo que sugiere solo el precio.

Lo que más barato no significa

También sopesa los factores no relacionados con el precio que importan a tu proyecto. La política de contenido es la principal para muchos lectores de esta página: un modelo ajustado para responder sin rechazos para uso adulto legal se comporta de manera diferente a un asistente general, lo cual es una ventaja para productos de ficción y roleplay y un punto a gestionar para cualquier cosa dirigida al cliente. Hay un límite estricto: está prohibido el contenido sexual que involucre a menores de edad. El manejo de datos también importa y aquí los prompts no se usan para entrenamiento.

El coste es solo la mitad de la comparación. El modelo detrás de esta API es un único modelo de pesos abiertos, ejecutado por un proveedor independiente y ajustado para responder sin rechazos de contenido para uso adulto legal. No es la API oficial de DeepSeek ni de OpenAI, y no es un enrutador entre proveedores. Su ventana de contexto es de 100.000 tokens, es solo texto y no tiene embeddings ni ajuste fino. Si tu tarea necesita el modelo insignia de un proveedor específico, el precio más bajo por token no te sirve de nada.

La prueba justa es la calidad de la tarea por dólar. Toma 30 de tus prompts reales, ejecútalos a través de cada candidato, puntúa las respuestas a ciegas y divide la factura por el número de respuestas aceptables. A veces un modelo barato necesita dos intentos y pierde su ventaja; a veces coincide con el caro y ahorras la mayor parte del gasto.

El cambio en la práctica

Si tu código ya usa un SDK de OpenAI, probar este endpoint es un cambio de tres líneas: base URL, clave e id del modelo uncensored. El tutorial de Python muestra el patrón completo, y el artículo Clave de API de DeepSeek explica dónde encajan las claves. Las cuentas nuevas pueden reclamar $0,50 de crédito de prueba con un solo clic en la página de claves de API. Eso es suficiente para ejecutar el script de medición anterior muchas veces sin coste. Las tarifas y bonificaciones están en la página de precios, y los parámetros están en la documentación. Puedes pagar con tarjeta (Visa, Mastercard, Apple Pay, Google Pay) o cripto (USDT en TRC20, USDC en Base).

Más guías

• SDK de API de DeepSeek: Usa el SDK de OpenAI y Cambia Endpoints
• Clave de API de DeepSeek: acceso a LLM sin censura