This model is deprecated. We only continue performance benchmarking for the default 10k input token workload. Results for other workloads are historical and no longer updated.

DeepSeek has launched a newer model, DeepSeek V3.1 (Non-reasoning). We suggest considering it instead.

For more information, see comparison of DeepSeek V3.1 (Non-reasoning) to other models and API provider benchmarks for DeepSeek V3.1 (Non-reasoning).

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Open weights model

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Released diciembre de 2024

DeepSeek V3 (Dec '24) Benchmarks y análisis de proveedores de API

Comparación de modelos

Este análisis está pensado para ayudarte a elegir el mejor proveedor de API de DeepSeek V3 (Dec '24) para tu caso de uso.

Más rápido

#1
NovitaNovita
44.5 t/s
#2
DeepInfraDeepInfra
18.4 t/s

Velocidad de salida

3 proveedores en total

Menor latencia

#1
DeepInfraDeepInfra
1.32 s
#2
NovitaNovita
1.92 s

Tiempo hasta el primer token

3 proveedores en total

Menor precio

#1
Hyperbolic (FP8)Hyperbolic (FP8)
$0.25
#2
DeepInfraDeepInfra
$0.38
#3
NovitaNovita
$0.89

Precio combinado (por 1M de tokens)

3 proveedores en total

DeepSeek V3 (Dec) está disponible a través de 3 proveedores de API, cada uno con distintas características de rendimiento y precios. A continuación se comparan las métricas clave entre proveedores.

  • En velocidad de salida, los principales proveedores son Novita (44.5 t/s) y DeepInfra (18.4 t/s).
  • En latencia, DeepInfra (1.32s) y Novita (1.92s) ofrecen el menor tiempo hasta el primer token.
  • En precios, Hyperbolic (FP8) (0.25), DeepInfra (0.38) y Novita (0.89) ofrecen los menores precios combinados por 1M de tokens.

Aspectos destacados

Velocidad

Output tokens per second · Higher is better

Tiempo de respuesta de extremo a extremo

Seconds · Lower is better

Precio

USD per 1M tokens (blended) · Lower is better

Precios

Pricing: Cache Hit, Input, and Output

Price (USD per M Tokens) · Lower is better · 10,000 input tokens

Price per token for cached prompts (previously processed), typically offering a significant discount compared to regular input price, represented as USD per million tokens. The values shown here are the cache hit price; cache write and cache storage are billed separately and vary by provider — see "Cache pricing by provider" for detail.

Pricing: Blended Price

Blended at 7:2:1 (cache-input-output) · USD per 1M tokens (blended) · Lower is better

Price per token, shown in USD per million tokens. Price is a blend of cache hit, input, and output token prices using the selected ratio (default 7:2:1 cache-input-output).

Output Speed vs. Price

Blended at 7:2:1 (cache-input-output) · Output speed: output tokens per second · USD per 1M tokens (blended)
Most attractive quadrant
Pareto line

Tokens per second received while the model is generating tokens (ie. after first chunk has been received from the API for models which support streaming).

Velocidad

Medida por la velocidad de salida (tokens por segundo)

Output Speed: DeepSeek V3 (Dec '24)

Output speed: output tokens per second · 10,000 input tokens

Tokens per second received while the model is generating tokens (ie. after first chunk has been received from the API for models which support streaming).

Figures represent performance of the model's first-party API (e.g. OpenAI for o1) or the median across providers where a first-party API is not available (e.g. Meta's Llama models).

Latency vs. Output Speed

Latency: seconds to first token received · Output speed: output tokens per second · 10,000 input tokens
Most attractive quadrant
Pareto line

Tokens per second received while the model is generating tokens (ie. after first chunk has been received from the API for models which support streaming).

Latencia

Medida por el tiempo (segundos) hasta el primer token

Tiempo hasta el primer token

Seconds to first token received · Lower is better · 10,000 input tokens

Time to first token received, in seconds, after API request sent. For reasoning models which share reasoning tokens, this will be the first reasoning token. For models which do not support streaming, this represents time to receive the completion.

Figures represent median (P50) measurement over the past 72 hours to reflect sustained changes in performance.

Tiempo de respuesta de extremo a extremo

Seconds to output 500 tokens, calculated based on time to first token, 'thinking' time for reasoning models, and output speed

Tiempo de respuesta de extremo a extremo

Seconds to output 500 tokens, including reasoning model 'thinking' time · Lower is better · 10,000 input tokens

Seconds to receive a 500 token response. Key components:

  • Input time: Time to receive the first response token
  • Thinking time (only for reasoning models): Time reasoning models spend outputting tokens to reason prior to providing an answer. Amount of tokens based on the average reasoning tokens across a diverse set of 60 prompts (methodology details).
  • Answer time: Time to generate 500 output tokens, based on output speed

Métricas clave de comparación y funciones de API

Logo de HyperbolicHyperbolic
131k
Abierto
$0.01
--
--
--
--
Logo de DeepInfraDeepInfra
164k
Abierto
$0.02
18
1.32
28.46
--
Logo de NovitaNovita
64k
Abierto
$0.05
45
1.92
13.15
--

Preguntas frecuentes

Preguntas comunes sobre los proveedores de DeepSeek V3 (Dec '24)

DeepSeek V3 (Dec '24) está disponible a través de 3 proveedores de API: Hyperbolic (FP8), DeepInfra y Novita. Cada proveedor ofrece distintas características de rendimiento y precios.

DeepSeek V3 (Dec '24) está disponible actualmente a través de 3 proveedores de API que medimos y monitoreamos.

Los proveedores más rápidos para DeepSeek V3 (Dec '24) por velocidad de salida son Novita (44.5 t/s) y DeepInfra (18.4 t/s). La velocidad de salida mide qué tan rápido se generan tokens después de que el modelo comienza a responder.

Los proveedores con el menor tiempo hasta el primer token para DeepSeek V3 (Dec '24) son DeepInfra (1.32s) y Novita (1.92s). Una menor latencia significa una respuesta inicial más rápida.

Los proveedores más económicos para DeepSeek V3 (Dec '24) por precio combinado son Hyperbolic (FP8) ($0.25 por 1M de tokens), DeepInfra ($0.38 por 1M de tokens) y Novita ($0.89 por 1M de tokens). El precio combinado usa una proporción 7:2:1 de aciertos de caché/entrada/salida.

Los proveedores con el menor precio de tokens de entrada para DeepSeek V3 (Dec '24) son Hyperbolic (FP8) ($0.25 por 1M de tokens de entrada), DeepInfra ($0.32 por 1M de tokens de entrada) y Novita ($0.89 por 1M de tokens de entrada).

Los proveedores con el menor precio de tokens de salida para DeepSeek V3 (Dec '24) son Hyperbolic (FP8) ($0.25 por 1M de tokens de salida), DeepInfra ($0.89 por 1M de tokens de salida) y Novita ($0.89 por 1M de tokens de salida).

Los precios de DeepSeek V3 (Dec '24) varían hasta 3.6x entre proveedores. El más económico es Hyperbolic (FP8) a $0.25 por 1M de tokens, mientras que Novita cobra $0.89 por 1M de tokens.

La velocidad de salida de DeepSeek V3 (Dec '24) varía significativamente entre proveedores. Novita es el más rápido a 44.5 t/s, lo que es 2.4x más rápido que DeepInfra a 18.4 t/s.

2 de 3 proveedores admiten el modo JSON para DeepSeek V3 (Dec '24): DeepInfra y Novita.

Los 3 proveedores de DeepSeek V3 (Dec '24) admiten llamadas a funciones (uso de herramientas).

El mejor proveedor para DeepSeek V3 (Dec '24) depende de tus prioridades: Novita ofrece la mayor velocidad de salida, DeepInfra tiene la menor latencia y Hyperbolic (FP8) ofrece los precios más competitivos.

Al elegir un proveedor para DeepSeek V3 (Dec '24), considera: velocidad de salida (para tareas intensivas en rendimiento), latencia (para aplicaciones interactivas que requieren primeras respuestas rápidas), precios (para cargas de trabajo sensibles al costo) y funciones de API como el modo JSON o las llamadas a funciones.

Sí, el rendimiento de un proveedor puede variar con el tiempo debido a cambios de infraestructura, balanceo de carga y actualizaciones. Medimos continuamente a todos los proveedores y mostramos las tendencias históricas de rendimiento en los gráficos "a lo largo del tiempo".

Para información sobre la inteligencia, las capacidades, las modalidades de DeepSeek V3 (Dec '24) y cómo se compara con otros modelos, consulta la página de resumen del modelo. Ver resumen del modelo