Coût API DeepSeek vs API OpenAI : Exemples détaillés

Pourquoi les tarifs affichés induisent en erreur

Quiconque s'interroge sur le coût de l'API DeepSeek vs API OpenAI examine généralement deux tableaux de prix avec des modèles différents, des règles de cache différentes et des multiplicateurs de sortie différents. Un tableau affiche un tarif par million de tokens ; votre facture dépend du nombre de chaque type de token que vous envoyez. Un chatbot qui renvoie de longs historiques est lourd en entrée. Un générateur d'histoires est lourd en sortie. Les deux listes de prix peuvent s'ordonner à l'opposé pour ces deux charges de travail.

Donc sautez la lecture du tableau et faites le calcul sur votre propre trafic. La méthode prend dix minutes et fonctionne pour tout fournisseur, y compris celui que ce site vend. Nous ne citons pas les prix des autres vendeurs ici, car ils changent ; lorsqu'un nombre d'eux est nécessaire, le texte indique de vérifier leur tarification actuelle.

La formule

Notez-le une fois :

Coût mensuel = (tokens d'entrée en millions × prix d'entrée par 1M) + (tokens de sortie en millions × prix de sortie par 1M)

Ici, les prix sont de $0,15 par 1M de tokens d'entrée et $0,50 par 1M de tokens de sortie. La sortie coûte 3,33 fois plus cher par token que l'entrée, donc la part de sortie d'une charge de travail décide en grande partie de la facture. La facturation est en paiement à l'usage à partir d'un crédit prépayé, sans abonnement. Les requêtes échouées ou refusées ne sont pas facturées, et le crédit n'expire jamais.

Pour un autre fournisseur, trouvez trois éléments sur leur page de tarification : le prix d'entrée, le prix de sortie, et si une remise s'applique aux préfixes de prompt répétés. Appliquez ensuite la même formule aux mêmes nombres de tokens. Différents modèles peuvent nécessiter un nombre différent de tokens pour terminer la même tâche, alors comparez le coût par tâche terminée ainsi que le coût par token.

Cinq exemples mensuels détaillés à nos tarifs

D'où viennent ces nombres de tokens ? Prenez la ligne du chatbot. Si chaque conversation compte 8 tours et que tout l'historique est renvoyé à chaque tour, une conversation peut utiliser environ 4 000 tokens d'entrée et 800 tokens de sortie. Dix mille conversations par mois, c'est 40M d'entrée et 8M de sortie, ce qui correspond à la ligne ci-dessus. Réduisez l'historique de moitié en supprimant les anciens tours et la ligne d'entrée chute de moitié, à 3,00 $, ce qui ramène le mois à 7,00 $. La gestion de l'historique génère souvent des économies plus importantes que le changement de fournisseur.

Remarquez la forme. Pour les tâches lourdes en entrée, la ligne d'entrée domine ; pour le générateur de fiction, la ligne de sortie représente près des neuf dixièmes de la facture. Si vous comparez des fournisseurs, la question est de savoir lequel des deux prix vous concerne. Un fournisseur avec un prix d'entrée bas mais un prix de sortie élevé semble idéal pour la résumation et médiocre pour l'écriture.

Obtenez d'abord vos vrais nombres de tokens

Deviner les nombres de tokens est la partie la plus faible de toute comparaison de coûts. Mesurez-les. L'API renvoie un objet usage avec chaque réponse, donc un court script peut échantillonner le trafic réel et projeter un mois.

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}")

Remplacez les prompts d'exemple par 20 à 50 vrais prompts et la projection devient utile. Pour comparer un autre fournisseur, modifiez les deux constantes de prix pour les leurs, en utilisant les nombres sur leur page de tarification actuelle. Les nombres de tokens peuvent différer légèrement entre les tokenizers, alors considérez la projection de l'autre côté comme une estimation.

Ce qui fait varier la facture

• Mise en cache des prompts et remises. Certains fournisseurs offrent des remises sur les préfixes répétés. Vérifiez si chaque fournisseur le fait, et comment.
• Tokens de raisonnement. Un modèle qui réfléchit avant de répondre peut facturer des tokens de sortie supplémentaires. Comparez le nombre total de tokens par tâche terminée.
• Nouvelles tentatives et échecs. Ici, les requêtes échouées ou refusées ne sont pas facturées. Vérifiez la politique équivalente ailleurs.
• Dépense minimale. Les recharges ici sont n'importe quel montant entier de $20 à $500, avec +5 % de bonus à partir de $50, +10 % de bonus à partir de $100 et +15 % de bonus à partir de $200. Une recharge de $200 donne donc $230 de crédit.
• Limites de débit. Une clé complète permet 8 requêtes simultanées et 300 par minute. Un lot nécessitant plus de parallélisme prendra plus de temps que ce que le seul prix suggère.

Ce que « moins cher » ne signifie pas

Pesez également les facteurs non liés au prix qui comptent pour votre projet. La politique de contenu est le principal pour de nombreux lecteurs de cette page : un modèle conçu pour répondre sans refus pour une utilisation adulte légale se comporte différemment d'un assistant général, ce qui est un avantage pour les produits de fiction et de jeu de rôle et un point à gérer pour tout ce qui est orienté client. Il y a une limite stricte : tout contenu sexuel impliquant des mineurs est interdit. La gestion des données compte aussi, et ici les prompts ne sont pas utilisés pour l'entraînement.

Le coût n'est que la moitié de la comparaison. Le modèle derrière cette API est un modèle à poids ouverts unique, exécuté par un fournisseur indépendant et ajusté pour répondre sans refus de contenu pour un usage adulte légal. Ce n'est pas l'API officielle de DeepSeek ou OpenAI, et ce n'est pas un routeur entre fournisseurs. Sa fenêtre de contexte est de 100 000 tokens, il est uniquement textuel, et il n'a ni embeddings ni fine-tuning. Si votre tâche nécessite le modèle phare d'un fournisseur spécifique, le prix bas des tokens ne vous sert à rien.

Le test équitable est la qualité de la tâche par dollar. Prenez 30 de vos prompts réels, exécutez-les via chaque candidat, évaluez les réponses à l'aveugle, et divisez la facture par le nombre de réponses acceptables. Parfois, un modèle bon marché nécessite deux tentatives et perd son avantage ; parfois, il correspond au modèle cher et vous économisez la majeure partie de la dépense.

Le changement en pratique

Si votre code utilise déjà un SDK OpenAI, essayer cet endpoint est une modification de trois lignes : URL de base, clé et ID de modèle uncensored. Le tutoriel Python montre le modèle complet, et l'article sur la clé API DeepSeek explique où s'insèrent les clés. Les nouveaux comptes peuvent réclamer $0,50 de crédit d'essai gratuit en un clic sur la page clé API. Cela suffit pour exécuter le script de mesure ci-dessus à plusieurs reprises sans coût. Les tarifs et les bonus sont sur la page de tarification, et les paramètres sont dans la documentation. Vous pouvez payer par carte (Visa, Mastercard, Apple Pay, Google Pay) ou crypto (USDT sur TRC20, USDC sur Base).

Plus de guides

• SDK API DeepSeek : Utilisez le SDK OpenAI et changez d'endpoint
• Clé API DeepSeek : accès à l'API LLM sans censure