DeepSeek API の価格とコスト要因
DeepSeek のコスト見積もりと、プロンプト最適化・リトライ削減が効く理由を解説。
The problem
DeepSeek の価格は魅力的に見えても、実際の支出はトークン使用量、ツールチェーン、リトライによって決まります。
DeepSeek のコストはどこから生まれる？
- 入力トークン（プロンプト + 文脈）
- 出力トークン（応答）
- ワークフロー増幅（ツール + リトライ）
DeepSeek vs OpenAI（フェアに比較する方法）
“見出しのレート”だけで比較しないでください。実際のワークフローを比較します。呼び出し回数と、1 ユーザー操作あたりの請求トークン数です。
Qwen と Kimi も同じ考え方
同じ枠組みで見積もりましょう。リクエストあたりのトークンを出し、モデル別の入力/出力レートに掛け算します。
次のステップ
計算機で見積もりを月次の支出イメージに変換します。
Related reading
Models
Claude のコスト（見ておくべきポイント）
入力/出力トークンと、ワークフローが起動する呼び出し回数から Claude コストを見積もる方法。
Models
GPT-4 と Claude のコスト：選び方の基準
ワークフローの請求トークン使用量を基準に、GPT-4 と Claude の選び方を整理。
Models
Kimi API 料金（追うべきポイント）
input/output tokens とワークフローの呼び出し回数から Kimi の料金を理解し、支出をコントロールできるようにします。
Models
OpenAI のコスト（1 トークンあたりの見方）
OpenAI の“1 トークンあたり”の考え方を整理し、入力/出力で見積もる方法を説明します。