DeepSeek API बनाम OpenAI API लागत: हल किए गए उदाहरण

मुख्य शीर्षक कीमतें भ्रमित क्यों करती हैं

जो व्यक्ति DeepSeek API बनाम OpenAI API लागत के बारे में पूछ रहा है, आमतौर पर दो मूल्य तालिकाओं को देख रहा होता है जिनमें अलग-अलग मॉडल, अलग-अलग कैशिंग नियम और अलग-अलग आउटपुट मल्टीप्लायर होते हैं। एक तालिका प्रति मिलियन टोकन के लिए दर दिखाती है; आपकी बिल आपकी भेजी गई प्रत्येक प्रकार के टोकन की संख्या पर निर्भर करती है। एक चैटबॉट जो लंबी इतिहास को फिर से भेजता है, इनपुट-सघन होता है। एक कहानी जनरेटर आउटपुट-सघन होता है। उन दो मूल्य सूचियों की रैंकिंग उन दो कार्यभारों के लिए विपरीत हो सकती है।

इसलिए तालिका पढ़ने से बचें और अपने स्वयं के ट्रैफ़िक पर गणना करें। यह विधि दस मिनट लेती है और किसी भी प्रदाता के लिए काम करती है, जिसमें इस साइट द्वारा बेचा जाने वाला प्रदाता भी शामिल है। हम अन्य विक्रेताओं की कीमतों का उल्लेख यहाँ नहीं करते, क्योंकि वे बदलते हैं; जहाँ उनके किसी संख्या की आवश्यकता होती है, पाठ कहता है कि उनकी वर्तमान मूल्य सूची जाँचें।

सूत्र

इसे एक बार लिखें:

मासिक लागत = (इनपुट टोकन (मिलियन में) × प्रति 1M इनपुट मूल्य) + (आउटपुट टोकन (मिलियन में) × प्रति 1M आउटपुट मूल्य)

यहाँ कीमतें 1M इनपुट टोकन के लिए $0.15 और 1M आउटपुट टोकन के लिए $0.50 हैं। प्रति टोकन आउटपुट की लागत इनपुट से 3.33 गुना है, इसलिए किसी कार्यभार का आउटपुट हिस्सा बिल का बड़ा हिस्सा तय करता है। बिलिंग प्रीपेड क्रेडिट से 'pay as you go' आधार पर होती है, कोई सदस्यता नहीं है। विफल या अस्वीकृत अनुरोधों के लिए चार्ज नहीं किया जाता है, और क्रेडिट कभी समाप्त नहीं होता।

किसी अन्य प्रदाता के लिए, उनकी मूल्य सूची पर तीन चीजें खोजें: इनपुट कीमत, आउटपुट कीमत, और क्या कोई छूट दोहराए गए प्रॉम्प्ट पूर्वसर्गों पर लागू होती है। फिर उसी सूत्र को उसी टोकन गणना पर लागू करें। अलग-अलग मॉडल को समान कार्य पूरा करने के लिए अलग-अलग संख्या में टोकन की आवश्यकता हो सकती है, इसलिए टोकन प्रति लागत के साथ-साथ पूरे कार्य की लागत की तुलना करें।

हमारी दरों पर पाँच हल किए गए मासिक उदाहरण

ऐसी टोकन गणनाएं कहाँ से आती हैं? चैटबॉट पंक्ति लें। यदि प्रत्येक वार्तालाप में 8 टर्न हैं और हर टर्न पर पूरा इतिहास फिर से भेजा जाता है, तो एक वार्तालाप में लगभग 4,000 इनपुट टोकन और 800 आउटपुट टोकन लग सकते हैं। माह में दस हजार वार्तालाप 40M इनपुट और 8M आउटपुट हैं, जो ऊपर वाली पंक्ति है। पुराने टर्न काटकर इतिहास को आधा करने से इनपुट पंक्ति आधी हो जाती है, $3.00 तक, जिससे माह $7.00 हो जाता है। इतिहास प्रबंधन अक्सर विक्रेता बदलने से बड़ी बचत करता है।

आकार पर ध्यान दें। इनपुट-भारी कार्यों के लिए इनपुट पंक्ति प्रमुख होती है; फिक्शन जनरेटर के लिए आउटपुट पंक्ति बिल का लगभग नौ-दसवां हिस्सा है। यदि आप विक्रेताओं की तुलना कर रहे हैं, तो प्रश्न यह है कि आपके लिए इनमें से कौन सी कीमत मायने रखती है। कम इनपुट कीमत लेकिन उच्च आउटपुट कीमत वाला विक्रेता सारांश के लिए शानदार दिखता है और लेखन के लिए खराब।

सबसे पहले अपने वास्तविक टोकन गणना प्राप्त करें

टोकन गिनती का अनुमान लगाना किसी भी लागत तुलना का सबसे कमजोर हिस्सा है। उन्हें मापें। API हर प्रतिक्रिया के साथ usage ऑब्जेक्ट लौटाता है, इसलिए एक छोटा स्क्रिप्ट वास्तविक ट्राफिक का नमूना ले सकता है और महीने का अनुमान लगा सकता है।

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}")

नमूना प्रॉम्प्ट को 20 से 50 वास्तविक प्रॉम्प्ट से बदलें और प्रक्षेपण उपयोगी हो जाता है। किसी अन्य विक्रेता की तुलना करने के लिए, उनकी वर्तमान मूल्य सूची पर संख्याओं का उपयोग करके दो कीमत स्थिरांक को उनकी कीमतों से बदलें। टोकनाइज़र के बीच टोकन गणना में थोड़ा अंतर हो सकता है, इसलिए दूसरे पक्ष के प्रक्षेपण को एक अनुमान के रूप में मानें।

बिल को क्या और बदलता है

• प्रॉम्प्ट कैशिंग और छूट। कुछ प्रदाता दोहराए गए प्रीफिक्स पर छूट देते हैं। जांचें कि प्रत्येक विक्रेता ऐसा करता है या नहीं, और कैसे।
• तर्क टोकन। एक मॉडल जो जवाब देने से पहले सोचता है, अतिरिक्त आउटपुट टोकन के लिए बिल कर सकता है। समाप्त प्रत्येक कार्य के लिए कुल टोकन की तुलना करें।
• रीट्राइज़ और विफलताएं। यहाँ, विफल या अस्वीकृत अनुरोधों के लिए चार्ज नहीं किया जाता है। कहीं और समान नीति की जांच करें।
• न्यूनतम खर्च। यहाँ टॉप-अप $20 से $500 तक की पूरी राशि हो सकती है, $50 से +5%, $100 से +10% और $200 से +15%। इसलिए $200 का टॉप-अप क्रेडिट की $230 राशि देता है।
• रेट लिमिट। एक पूर्ण कुंजी 8 समानांतर अनुरोधों और प्रति मिनट 300 की अनुमति देती है। एक बैच जिसमें अधिक समानांतरता की आवश्यकता है, कीमत से अधिक समय लेगा।

सस्ता क्या नहीं है

अपने प्रोजेक्ट के लिए महत्वपूर्ण गैर-मूल्य कारकों का भी आकलन करें। सामग्री नीति इस पृष्ठ के कई पाठकों के लिए मुख्य है: एक मॉडल जो कानूनी वयस्कों के उपयोग के लिए अस्वीकृतियों के बिना जवाब देने के लिए ट्यून्ड है, एक सामान्य सहायक से अलग व्यवहार करता है, जो फिक्शन और रोलप्ले उत्पादों के लिए एक लाभ है और कुछ भी ग्राहक-मुख्य के लिए प्रबंधन का बिंदु है। एक कठोर सीमा है, नाबालिगों से जुड़ी यौन सामग्री निषिद्ध है। डेटा हैंडलिंग भी मायने रखती है, और यहाँ प्रॉम्प्ट प्रशिक्षण के लिए उपयोग नहीं किए जाते हैं।

लागत तुलना का केवल आधा हिस्सा है। इस API के पीछे का मॉडल एक अकेला ओपन-वेट मॉडल है, जो एक स्वतंत्र प्रदाता द्वारा चलाया जाता है और कानूनी वयस्कों के उपयोग के लिए बिना सेंसर जवाब देने के लिए ट्यून्ड है। यह DeepSeek या OpenAI की आधिकारिक API नहीं है, और न ही यह विक्रेताओं के बीच एक रूटर है। इसकी कॉन्टेक्स्ट विंडो 100,000 टोकन है, यह केवल टेक्स्ट है, और इसमें एम्बेडिंग्स या फाइन-ट्यूनिंग नहीं है। यदि आपके कार्य को विशिष्ट विक्रेता के फ्लैगशिप मॉडल की आवश्यकता है, तो सस्ता टोकन मूल्य आपको कुछ नहीं खरीदता।

न्यायसंगत परीक्षण डॉलर प्रति कार्य गुणवत्ता है। अपने 30 वास्तविक प्रॉम्प्ट लें, उन्हें प्रत्येक उम्मीदवार के माध्यम से चलाएं, जवाबों को अंधाधुंध स्कोर करें, और बिल को स्वीकार्य जवाबों की संख्या से विभाजित करें। कभी-कभी एक सस्ता मॉडल दो प्रयासों की आवश्यकता होता है और अपनी बेहतरी खो देता है; कभी-कभी यह महंगे मॉडल के बराबर होता है और आप अधिकांश खर्च बचाते हैं।

व्यावहारिक रूप से स्विच करना

यदि आपका कोड पहले से ही OpenAI SDK का उपयोग करता है, तो इस एंडपॉइंट को आज़माना केवल तीन पंक्तियों का बदलाव है: बेस URL, कुंजी और मॉडल ID uncensored। Python ट्यूटोरियल पूरा पैटर्न दिखाता है, और DeepSeek API कुंजी लेख बताता है कि कुंजियाँ कहाँ फिट होती हैं। नए खातों को API कुंजी पेज पर एक क्लिक से $0.50 का मुफ़्त ट्रायल क्रेडिट क्लेम कर सकते हैं। यह माप स्क्रिप्ट को कई बार बिना किसी लागत के चलाने के लिए पर्याप्त है। दरें और बोनस मूल्य निर्धारण पेज पर हैं, और पैरामीटर दस्तावेज़ में हैं। आप कार्ड (Visa, Mastercard, Apple Pay, Google Pay) या क्रिप्टो (TRC20 पर USDT, Base पर USDC) से भुगतान कर सकते हैं।

अधिक गाइड

• DeepSeek API SDK: OpenAI SDK का उपयोग करें और एंडपॉइंट बदलें
• DeepSeek API कुंजी: बिना सेंसर LLM API एक्सेस