DeepSeek
DeepSeek — это облачная языковая модель, доступная через API. Она подходит для проектов, где требуется обработка больших объёмов текста: контекстное окно составляет 1 миллион токенов, что позволяет передавать в одном запросе очень длинные документы или диалоги.
| Как доступен | облачная языковая модель (API) | источник выведено из данных карточки |
|---|---|---|
| Что делает с вашими текстами | Да, разработчик использует тексты клиента для обучения моделей, хранит их пока аккаунт активен. When you use our Services, we may collect your text input, voice input, prompt, uploaded files, photos, feedback, chat history, or other content that you provide to our model and Services (“Prompts” or “Inputs”). We generate responses (“Outputs”) based on your Inputs | источник со страницы разработчика |
| Цена за токены | Модель deepseek-v4-pro: 1M входных токенов (cache miss) в пиковое время — $1.32, 1M выходных токенов в пиковое время — $3.96. 1M INPUT TOKENS (CACHE MISS) | OFF-PEAK | $0.22 | $0.66 | $0.22 | PEAK | $0.44 | $1.32 | $0.44 | 1M OUTPUT TOKENS | OFF-PEAK | $0.66 | $1.98 | $0.66 | PEAK | $1.32 | $3.96 | $1.32 | источник со страницы разработчика |
| Контекстное окно | Контекстное окно составляет 1 миллион токенов. CONTEXT LENGTH | 1M | источник со страницы разработчика |
| Страница | https://api-docs.deepseek.com/ | источник со страницы разработчика |
Что это и кому подойдёт
При выборе этой модели важно учитывать условия использования данных: разработчик использует тексты клиента для обучения моделей и хранит их, пока аккаунт активен. Это может быть критично для проектов с чувствительной информацией или требованиями конфиденциальности.
Стоимость зависит от типа токенов и времени суток. Для модели deepseek-v4-pro цена за 1 миллион входных токенов (cache miss) в пиковое время составляет $1.32, а за 1 миллион выходных токенов в пиковое время — $3.96. Это позволяет оценить расходы при планировании бюджета.
Текст написан по паспорту выше и переписывается, когда паспорт меняется. Снимок от 2026-09-06.
Оценки качества перевода здесь нет намеренно: сравнивать модели «кто лучше» честно можно только замером на общем наборе текстов, а своих замеров мы не делаем и чужие без ссылки на публикацию не приводим — разбор, почему так.