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DeepSeek recorta el precio de su API en un 75% para desafiar a OpenAI y Google

La 'startup' DeepSeek se quiere convertir en la opción 'coste-efectivo' para agentes inteligencia artificial (IA) y para ello ha introducido un descuento del 75 por ciento que se volverá permanente a partir de la semana que viene tras finalizar el periodo de descuento este mismo 31 de mayo.

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DeepSeek recorta el precio de su API en un 75% para desafiar a OpenAI y Google

La compañía tecnológica DeepSeek ha anunciado una estrategia agresiva de precios con el objetivo de posicionarse como la alternativa más coste-efectiva en el mercado de agentes de inteligencia artificial (IA). Para lograr este propósito, la startup ha implementado un descuento del 75 por ciento en sus servicios, una medida que dejará de ser promocional para convertirse en permanente a partir de la próxima semana, una vez que finalice el periodo de descuento actual el 31 de mayo.

De acuerdo con la información publicada en el sitio web oficial de DeepSeek, el precio de la API correspondiente al modelo deepseek-v4-pro experimentará un ajuste oficial. Tras la conclusión de la promoción el 31 de mayo de este año, el coste se fijará definitivamente en un cuarto del precio original. Esta maniobra busca atraer a un segmento de usuarios que demandan alta capacidad de procesamiento sin los costes elevados asociados a otros modelos líderes del sector.

En términos concretos, la estructura de precios del modelo V4 Pro ha sufrido una transformación significativa. Actualmente, el rango de precios se sitúa entre los 0,003625 y los 0,87 dólares por cada millón de tokens. Es importante precisar que el token es la unidad de texto más pequeña que el modelo es capaz de reconocer, pudiendo representar una palabra, un número o un signo de puntuación. Esta nueva tarifa contrasta drásticamente con el rango de precios anterior, que oscilaba entre los 0,0145 y los 3,48 dólares por millón de tokens.

Esta decisión estratégica ocurre exactamente un mes después del lanzamiento de sus modelos insignia, el V4 Pro y el V4 Flash. En aquel momento, la compañía definió este movimiento como el inicio de "la era de la longitud de contexto de 1 millón a bajo costo". Con esta propuesta, DeepSeek impacta directamente en la estructura de costes de los laboratorios estadounidenses, compitiendo frontalmente con soluciones como ChatGPT de OpenAI o el modelo Gemini 3.5 Flash de Google, este último lanzado la semana pasada. La startup se presenta así como una alternativa más asequible, orientada especialmente a cuentas de nivel enterprise o a usuarios avanzados que consumen millones de tokens diariamente.

La brecha económica que DeepSeek ha abierto respecto a competidores como OpenAI, Anthropic y Google es considerable. Según los datos disponibles, el modelo DeepSeek V4 Pro es aproximadamente 34 veces más barato que el GPT-5.5 de OpenAI. Mientras que DeepSeek cobra 0,87 dólares por millón de tokens, el modelo de OpenAI alcanza los 30 dólares por la misma cantidad. En el caso de la comparativa con Gemini 2.5 Pro de Google, la diferencia es de hasta 13 veces, dado que el modelo de Google tiene un coste de 11,37 dólares por millón de tokens.

Este despliegue de reducción de precios pone de relieve una tesis fundamental en el desarrollo de la inteligencia artificial: la optimización del software puede resultar tan relevante, o incluso más, que la fuerza bruta aplicada a través del hardware. Esta postura coincide con las reflexiones de Robert Blumofe, director de Tecnología de Akamai, quien señaló en un artículo el año pasado que existe una ventaja limitada en el enfoque de escalar basándose únicamente en el hardware. Según Blumofe, el espacio de los modelos de lenguaje está transitando hacia una era centrada en la optimización.

Desde el punto de vista técnico, la viabilidad de estas reducciones de costes ha sido analizada en un reporte publicado por KuCoin sobre el DeepSeek V4 Pro. El documento explica que la compañía ha logrado reducir los requisitos computacionales por inferencia a tan solo el 27 por ciento en comparación con la generación anterior. Asimismo, el uso de memoria se ha recortado a una décima parte. Estas mejoras han sido posibles gracias a innovaciones arquitectónicas, destacando especialmente la implementación de un mecanismo de atención híbrido que permite una mayor eficiencia operativa.

Esta nota fue producida por la redacción de Noticias.lat: verificamos la información en fuentes públicas y la reescribimos con nuestro criterio editorial. No republicamos textos de terceros.

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