El último modelo de IA de DeepSeek es el más económico de ejecutar entre los modelos conocidos. La brecha de costos no es marginal.
Los números que asustaron a Wall Street
El modelo R1 de DeepSeek, lanzado en enero de 2025, opera a aproximadamente $0.14 por millón de tokens. Para contexto, la oferta comparable de OpenAI tenía un precio de $7.50 por millón de tokens en ese momento. Eso representa una reducción del 98% en costos.
El modelo V4-Pro más reciente, que se estrenó en abril de 2026, cuesta $0.87 por millón de tokens para salida y $0.435 para entrada. Esos números representan una reducción de 34 veces en comparación con los principales rivales. La empresa ha fijado permanentemente esos precios desde finales de mayo de 2026.
Luego está la variante V4-Flash, dirigida a cargas de trabajo con presupuesto limitado a alrededor de $0.14 por millón de tokens. Se afirma que es 35 veces más económica que las alternativas de GPT-5.5. Análisis de terceros han confirmado que los modelos DeepSeek funcionan en general de 20 a 50 veces más baratos que los principales modelos cerrados.
El V4-Pro Max se encuentra en el extremo de prima de la gama de DeepSeek, con un precio combinado de aproximadamente $2.17 por millón de tokens, confirmado por múltiples proveedores de evaluación.
Los indicadores de rendimiento del V4-Pro compiten con Claude Opus 4.6 y GPT-5.5, dos de los modelos más capaces del mercado.
Cómo lo lograron
DeepSeek utiliza un enfoque Mixture-of-Experts (MoE). En lugar de activar todos los parámetros del modelo para cada consulta, las arquitecturas MoE dirigen cada solicitud solo al subconjunto más relevante de la experiencia del modelo. Esto significa menos cómputo por consulta, lo que implica menores costos por consulta.
Se informa que el modelo anterior V3 de DeepSeek costó $5,576 millones en alquiler de GPU para su entrenamiento, en comparación con los cientos de millones (y a veces miles de millones) que los laboratorios basados en EE. UU. han estado gastando en sesiones de entrenamiento.
El modelo también es completamente de código abierto bajo la licencia MIT, lo que significa que cualquiera puede implementarlo, modificarlo o construir sobre él sin pagar tarifas de licencia.
Por qué el cripto y los mercados más amplios deberían importar
El impacto de mercado más inmediato se sintió en enero de 2025, cuando las acciones de Nvidia experimentaron caídas notables a medida que los inversores recalibraban sus expectativas sobre la futura demanda de hardware de cómputo de gama alta.
Para el sector cripto en particular, los proyectos descentralizados de IA han estado históricamente limitados por la economía de los costos de inferencia. Cuando ejecutar un modelo cuesta $7.50 por millón de tokens, las redes de cómputo descentralizadas tienen dificultades para competir con proveedores de nube centralizados. A $0.14 por millón de tokens, los cálculos cambian drásticamente.
Las redes DePIN enfocadas en cómputo GPU, como Render, Akash e io.net, podrían ver cómo cambia su propuesta de valor. La reducción de costos en IA disminuye la prima que los usuarios estarán dispuestos a pagar por cómputo, mientras amplía el mercado total alcanzable al hacer viables aplicaciones impulsadas por IA para un rango mucho más amplio de casos de uso.