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La empresa emergente china DeepSeek apuesta por convertirse en la opción más eficiente en términos de costo para agentes de inteligencia artificial (IA). Por eso, ha decidido hacer permanente un descuento del 75 por ciento en su modelo insignia, mismo que estuvo vigente como promoción temporal hasta el pasado 31 de mayo.
De acuerdo con el sitio web oficial de DeepSeek, el precio de la API del modelo deepseek-v4-pro se “ajustará oficialmente a un cuarto del precio original después de que la promoción del descuento acabe el 31 de mayo de este año”. Es decir, la rebaja ya no será una oferta pasajera, sino que se consolida como el nuevo valor de referencia.
Con esta medida, el V4 Pro ofrece ahora un rango de precios que va desde los 0,003625 hasta los 0,87 dólares por cada millón de tokens (la unidad mínima de texto que el modelo reconoce como una palabra, número o signo de puntuación). Anteriormente, ese mismo rango se situaba entre los 0,0145 y los 3,48 dólares por millón de tokens.
La decisión de la compañía llega justo un mes después del lanzamiento de sus modelos insignia V4 Pro y V4 Flash, con los que buscaban marcar “la era de la longitud de contexto de 1 millón a bajo costo”. Esta estrategia apunta directamente a los precios de los modelos de inteligencia artificial de laboratorios estadounidenses como ChatGPT de OpenAI o Gemini 3.5 Flash de Google, presentado la semana pasada. La idea es posicionarse como una alternativa mucho más accesible para cuentas empresariales o usuarios avanzados que consumen millones de tokens al día.
La brecha de costos que ha abierto DeepSeek frente a gigantes como OpenAI, Anthropic y Google es notable. Por ejemplo, DeepSeek V4 Pro es aproximadamente 34 veces más barato que GPT-5.5 de OpenAI (0,87 dólares contra 30 dólares por millón de tokens). En comparación con Gemini 2.5 Pro de Google, resulta hasta 13 veces más barato (11,37 dólares por millón de tokens).
Esta agresiva reducción de precios demuestra que la optimización del software puede ser tan relevante, o incluso más, que la fuerza bruta de algunos modelos de IA. Así lo sostiene el director de Tecnología de Akamai, Robert Blumofe, quien en un artículo del año pasado afirmó que “es obvio que hay una ventaja limitada en el enfoque de escalar a base de hardware. El espacio de los modelos de lenguaje está entrando en una era de optimización”.
De acuerdo con el informe técnico publicado por KuCoin sobre el DeepSeek V4 Pro, la viabilidad de esta disminución de costos se debe a que “reduce los requisitos computacionales por inferencia a solo el 27 por ciento de la generación anterior y recorta el uso de memoria a una décima parte, gracias a innovaciones arquitectónicas como un mecanismo de atención híbrido”.
Fuente: Infobae
