Cómo funcionan los precios de la API de LLM

Tokens, entrada versus salida, ventanas de contexto: por qué la misma tarea puede costar 50 veces más en un modelo que en otro, explicado de forma sencilla.

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o3 vs DeepSeek R1: comparación de precios

Precios reales de API de 2026 uno al lado del otro, con el costo total de una carga de trabajo mensual típica de 10 millones de entradas/3 millones de salidas.

Precio y coste de un vistazo

o3Búsqueda profunda R1
Entrada / 1 millón de tokens$2$0.7
Salida / 1 millón de tokens$8$2.5
ventana contextual200K128K
Costo: 10 millones de entrada + 3 millones de salida$44$14.5

Verde = más barato/más grande. Precios por 1 millón de tokens, USD. Instantánea 2026: verifique con el proveedor.

¿Cuál es más barato?

Búsqueda profunda R1 es la opción más económica en una carga de trabajo de 10 millones de entradas/3 millones de salidas: alrededor de $14,5/mes frente a $44 para o3 (~3,0× de diferencia). Debido a que los tokens de salida se facturan más alto, el modelo con el menor producción El precio generalmente gana a medida que sus respuestas se hacen más largas.

Ejecute su propia mezcla de tokens en el calculadora de costos, o ver cada modelo en profundidad: o3 · Búsqueda profunda R1.

Preguntas frecuentes

¿Es o3 o DeepSeek R1 más barato?

Con un valor típico de 10 millones de tokens de entrada + 3 millones de salida por mes, DeepSeek R1 cuesta alrededor de $ 14,5 frente a $ 44 por o3; DeepSeek R1 es aproximadamente 3,0 veces más barato en esta carga de trabajo. Su proporción de tokens de entrada y salida cambia la brecha.

¿Cuál es la diferencia de precio entre o3 y DeepSeek R1?

o3 es $2/$8 por 1 millón de tokens de entrada/salida; DeepSeek R1 cuesta $0,7/$2,5. Los tokens de salida suelen dominar un billete, así que primero compare el precio de salida.

¿Cuál tiene la ventana de contexto más grande, o3 o DeepSeek R1?

o3 admite alrededor de 200.000 tokens y DeepSeek R1 alrededor de 128.000. Una ventana más grande cuesta más por llamada porque se factura cada token en contexto.

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