Costo API DeepSeek vs API OpenAI: Esempi pratici

Perché i prezzi a headline ingannano

Chiunque si chieda del costo dell'API di DeepSeek rispetto all'API di OpenAI di solito sta confrontando due tabelle dei prezzi con modelli diversi, regole di cache diverse e moltiplicatori di output diversi. Una tabella mostra un prezzo per milione di token; il tuo conto dipende da quanti token di ciascun tipo invii. Un chatbot che reinvia lunghe cronologie è pesante in input. Un generatore di storie è pesante in output. Le stesse due liste di prezzi possono avere un ordine opposto per questi due carichi di lavoro.

Quindi salta la lettura della tabella e fai i calcoli sul tuo traffico. Il metodo richiede dieci minuti e funziona per qualsiasi provider, incluso quello che questo sito vende. Non citiamo i prezzi di altri fornitori qui, perché cambiano; dove serve un numero da loro, il testo dice di controllare la loro pagina dei prezzi attuale.

La formula

Scrivilo una volta:

Costo mensile = (token di input in milioni × prezzo input per 1M) + (token di output in milioni × prezzo output per 1M)

Qui i prezzi sono $0,15 per 1M di token di input e $0,50 per 1M di token di output. L'output costa 3,33 volte in più per token rispetto all'input, quindi la quota di output di un carico di lavoro decide gran parte della fattura. La fatturazione è a consumo su credito prepagato, senza abbonamento. Le richieste fallite o rifiutate non vengono addebitate e il credito non scade mai.

Per un altro provider, trova tre cose sulla loro pagina dei prezzi: il prezzo di input, il prezzo di output e se si applica uno sconto per i prefissi del prompt ripetuti. Poi applica la stessa formula agli stessi conteggi token. Modelli diversi potrebbero richiedere un numero diverso di token per completare lo stesso compito, quindi confronta anche il costo per compito completato oltre al costo per token.

Cinque esempi mensili pratici ai nostri tassi

Da dove provengono questi conteggi di token? Prendi la riga del chatbot. Se ogni conversazione ha 8 turni e l'intera cronologia viene reinviata a ogni turno, una conversazione potrebbe utilizzare circa 4.000 token di input e 800 token di output. Diecimila conversazioni al mese sono 40M di input e 8M di output, che corrispondono alla riga sopra. Riduci la cronologia tagliando i turni vecchi e la riga di input si dimezza, a $3,00, portando il mese a $7,00. La gestione della cronologia è spesso un risparmio maggiore del cambio fornitore.

Nota la forma. Per i lavori pesanti in input la riga di input domina; per il generatore di narrativa la riga di output è quasi nove decimi del conto. Se stai confrontando fornitori, la domanda è quale dei due prezzi ti riguarda. Un fornitore con un basso prezzo di input ma un alto prezzo di output sembra ottimo per il riassunto e scarso per la scrittura.

Ottieni prima i tuoi conteggi token reali

Indovinare il numero di token è la parte più debole di qualsiasi confronto sui costi. Misurali. L'API restituisce un oggetto usage con ogni risposta, quindi uno script breve può campionare il traffico reale e proiettare un mese.

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}")

Sostituisci i prompt di esempio con 20-50 veri e la proiezione diventa utile. Per confrontare un altro fornitore, cambia le due costanti di prezzo con le loro, usando i numeri della loro pagina dei prezzi attuale. I conteggi token possono differire leggermente tra i tokenizer, quindi tratta la proiezione dell'altro lato come una stima.

Cos'altro cambia il conto

• Caching del prompt e sconti. Alcuni fornitori scontano i prefissi ripetuti. Controlla se ogni fornitore lo fa e come.
• Token di reasoning. Un modello che pensa prima di rispondere potrebbe fatturare token di output extra. Confronta i token totali per compito completato.
• Riprove e fallimenti. Qui, le richieste fallite o rifiutate non vengono addebitate. Controlla la politica equivalente altrove.
• Spesa minima. Le ricariche qui sono qualsiasi importo intero da $20 a $500, con +5% da $50, +10% da $100 e +15% da $200. Una ricarica di $200 dà quindi $230 di credito.
• Limiti di velocità. Una chiave completa permette 8 richieste concorrenti e 300 al minuto. Un batch che necessita di più parallelismo impiegherà più tempo di quanto suggerisca il solo prezzo.

Cosa non significa più economico

Valuta anche i fattori non legati al prezzo che contano per il tuo progetto. La policy sui contenuti è la principale per molti lettori di questa pagina: un modello ottimizzato per rispondere senza rifiuti per l'uso adulto legale si comporta diversamente da un assistente generale, il che è un vantaggio per i prodotti di finzione e roleplay e un punto da gestire per tutto ciò che è rivolto al cliente. C'è un limite rigido, è vietato qualsiasi contenuto sessuale che coinvolga minorenni. Anche la gestione dei dati conta e qui i prompt non vengono usati per l'addestramento.

Il costo è solo metà del confronto. Il modello dietro questa API è un singolo modello a pesi aperti, gestito da un fornitore indipendente e ottimizzato per rispondere senza rifiuti sui contenuti per l'uso adulto legale. Non è l'API ufficiale di DeepSeek o OpenAI e non è un router tra fornitori. La sua finestra di contesto è di 100.000 token, è solo testo e non ha embedding né fine-tuning. Se il tuo compito richiede il modello principale di un fornitore specifico, il prezzo più basso per token non ti serve a nulla.

Il test equo è la qualità del compito per dollaro. Prendi 30 dei tuoi prompt reali, eseguili attraverso ogni candidato, valuta le risposte accecamente e dividi il conto per il numero di risposte accettabili. A volte un modello economico richiede due tentativi e perde il suo vantaggio; a volte corrisponde a quello costoso e risparmi la maggior parte della spesa.

Il passaggio in pratica

Se il tuo codice usa già un SDK OpenAI, provare questo endpoint è una modifica di tre righe: base URL, chiave e model id uncensored. La guida Python mostra lo schema completo e l'articolo chiave API DeepSeek spiega dove inserire le chiavi. I nuovi account possono richiedere $0,50 di credito di prova gratuito con un clic sulla pagina delle chiavi API. Questo è sufficiente per eseguire lo script di misurazione sopra molte volte senza costi. I prezzi e i bonus sono nella pagina dei prezzi e i parametri sono nella documentazione. Puoi pagare con carta (Visa, Mastercard, Apple Pay, Google Pay) o cripto (USDT su TRC20, USDC su Base).

Altre guide

• SDK API DeepSeek: Usa l'SDK OpenAI e Sostituisci gli Endpoint
• Chiave API DeepSeek: Accesso API LLM senza censura