O DeepSeek, IA chinesa, anunciou redu\u00e7\u00e3o permanente de pre\u00e7os para uso de tokens do modelo V4\u2011Pro. A medida, que antes era promocional, passa a valer de forma cont\u00ednua a partir de 31 de maio de 2026. A decis\u00e3o amplia a concorr\u00eancia no mercado de LLMs.<\/p>\n
Os novos pre\u00e7os, j\u00e1 vigentes, s\u00e3o: entrada de dados em acerto de cache de US$ 0,003625 por 1 milh\u00e3o de tokens; entrada de dados em falha de cache de US$ 0,435 por 1 milh\u00e3o de tokens; sa\u00edda de dados de US$ 0,87 por 1 milh\u00e3o de tokens. Os valores cobrem pedidos e conte\u00fados gerados pela IA.<\/p>\n
A diferen\u00e7a entre acerto de cache e falha de cache \u00e9 relevante: no primeiro caso, o conte\u00fado j\u00e1 existe ou \u00e9 reutilizado, enquanto no segundo envolve gerar o conte\u00fado pela primeira vez, elevando o custo de processamento.<\/p>\n
Especialistas destacam que a redu\u00e7\u00e3o pode apertar a concorr\u00eancia, j\u00e1 que plataformas rivais estudam reajustes de consumo e pre\u00e7os. Atualmente, modelos da OpenAI e outros players j\u00e1 enfrentam press\u00f5es para ajustar tarifas de API.<\/p>\n
Analistas tamb\u00e9m apontam que o DeepSeek, com proje\u00e7\u00f5es de valoriza\u00e7\u00e3o no mercado, utiliza chips de alto desempenho da Huawei para operar, buscando reduzir depend\u00eancia de fornecedores tradicionais. A empresa j\u00e1 havia surpreendido o setor ao chegar com custo menor na etapa de treinamento de seus modelos.<\/p>\n
O pagamento por tokens \u00e9 central para o funcionamento de grandes modelos de linguagem, j\u00e1 que envolve grande poder de processamento. Tarefas complexas, como programa\u00e7\u00e3o e a\u00e7\u00f5es autom\u00e1ticas, costumam gerar maior consumo.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"