Modelo V4-Flash da DeepSeek apresenta custo inferior a concorrentes
O novo modelo da startup chinesa DeepSeek reduz drasticamente o preço de processamento de tokens em comparação a rivais como Kimi K3 e GPT-5.6 Sol.
Pontos principais
- O modelo V4-Flash custa US$ 0,14 por milhão de tokens de entrada e US$ 0,28 por milhão de tokens de saída.
- O custo por teste do modelo é de US$ 0,03, valor significativamente menor que o de competidores.
- O Kimi K3 registra custo de US$ 0,86, enquanto o GPT-5.6 Sol atinge US$ 1,86 por milhão de tokens.
- Os dados foram compilados pela plataforma Artificial Analysis, destacando a competitividade da startup.
A startup chinesa DeepSeek consolidou sua posição no mercado de inteligência artificial ao lançar o modelo V4-Flash, que apresenta uma estrutura de preços agressiva. Segundo dados da plataforma Artificial Analysis, o modelo custa US$ 0,14 por milhão de tokens de entrada e US$ 0,28 por milhão de tokens de saída, resultando em um custo operacional de apenas US$ 0,03 por teste. Essa precificação coloca o V4-Flash em uma posição de vantagem competitiva frente a rivais estabelecidos, como o Kimi K3, que custa US$ 0,86, e o GPT-5.6 Sol, com custo de US$ 1,86 por milhão de tokens. A estratégia da DeepSeek reforça a tendência de redução de custos no setor de LLM, tornando o acesso a tecnologias avançadas mais barato e acessível para desenvolvedores e empresas que buscam eficiência operacional em larga escala.
Fontes primárias
Models & Pricing — DeepSeek API Docs
Tabela oficial de preços da API DeepSeek: V4-Flash cobra US$ 0,14/milhão de tokens de entrada (cache miss) e US$ 0,28/milhão na saída, com cache hit caindo a US$ 0,0028/milhão. A própria doc avisa que em breve a DeepSeek adota política de preço pico/fora-pico, dobrando as tarifas em horários de pico (9h–12h e 14h–18h, horário de Pequim).
Change Log — DeepSeek-V4-Flash-0731 public beta
Changelog oficial de 31/jul/2026 anuncia que a API DeepSeek-V4-Flash entra em beta público (parâmetro deepseek-v4-flash), mantendo a mesma arquitetura e tamanho do V4-Flash-Preview — apenas re-pós-treinado. DeepSeek reporta capacidades de agente 'significativamente aprimoradas', com benchmarks acima do V4-Pro-Preview: Terminal Bench 2.1 (82.7), NL2Repo (54.2), Cybergym (76.7), DeepSWE (54.4), Toolathlon verified (70.3), Agent Last Exam (25.2), Automation Bench Public (25.1), DSBench-FullStack (68.7), DSBench-Hard (59.6). Sem mudança de preço anunciada nesta entrada.
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