DeepSeek vs Reasoning model (o-series) : coût et marge
DeepSeek (DeepSeek) et Reasoning model (o-series) (OpenAI) se situent à des niveaux de prix différents. À un mix typique de 500 k/150 k tokens par client, DeepSeek est moins cher (0,33 $US contre 5,50 $US par client), et DeepSeek a le prix de token de sortie le plus bas — la partie qui gonfle généralement la facture d'un SaaS IA.
| DeepSeek | Reasoning model (o-series) | |
|---|---|---|
| Entrée $/Mtok | 0.3 $ | 5 $ |
| Sortie $/Mtok | 1.2 $ | 20 $ |
| Coût / client (typique) | 0,33 $US | 5,50 $US |
| Marge à 49 $/mois | 99.3 % | 88.8 % |
Coût par client quand l'usage grimpe
Coût LLM mensuel par client à quatre niveaux d'usage — l'écart se creuse à mesure que vos clients consomment.
| Usage / mois | DeepSeek | Reasoning model (o-series) |
|---|---|---|
| Léger | 0,07 $US | 1,10 $US |
| Typique | 0,33 $US | 5,50 $US |
| Intense | 1,32 $US | 22,00 $US |
| Power user | 5,40 $US | 90,00 $US |
Lequel choisir ?
DeepSeek
Idéal quand le coût est la priorité : moins cher en entrée comme en sortie, il garde plus de clients rentables à n'importe quel prix de plan.
Reasoning model (o-series)
Vaut le coup quand sa qualité justifie le coût de token plus élevé — tarifez vos plans pour couvrir la différence.
Verdict : à un mix de tokens typique, DeepSeek est le choix le moins cher par client. Des charges plus intenses ou gourmandes en sortie peuvent changer la donne — vérifiez la vôtre ci-dessous.
FAQ
- Lequel est le moins cher, DeepSeek ou Reasoning model (o-series) ?
- À un mix typique de 500 k / 150 k tokens, DeepSeek est le moins cher — 0,33 $US contre 5,50 $US par client et par mois, un écart de 5,17 $US qui se creuse à mesure que l'usage grimpe.
- Reasoning model (o-series) a-t-il parfois plus de sens que DeepSeek ?
- Oui — le prix des tokens n'est pas tout. Si Reasoning model (o-series) demande moins de tentatives ou des sorties plus courtes pour finir le travail, ou si sa qualité améliore la conversion, il peut être le meilleur choix pour la marge malgré son prix au token plus élevé. Modélisez-le sur votre propre usage.
Détails par modèle
Autres comparaisons