DeepSeekとChatGPTの比較：アプリの使い方とAPIコスト

既製アプリを使うか、独自連携を組むかを決める

今すぐ文書やスライドを必要とする非技術部門なら、まずは既製アプリの使い方から検討するのが自然です。既存アプリケーション向けのモデルエンドポイントを選ぶ開発者なら、比較対象はAPIです。DeepSeekのトークン課金とChatGPTのサブスクリプションは別製品なので、どちらか一方をもう一方の価格の代わりとして比べても意味はありません。

DeepSeek APIドキュメント には、構造化JSON出力、ツール呼び出し、モデルごとの機能差が記載されています。一方、ChatGPTでプレゼンテーションを作るガイド では、ソースやファイルを使ってすぐに使える手順が案内されています。つまり、両者は統合の境界が異なるということであり、どちらが品質面で優れているかをそれだけで示すものではありません。

公式情報で製品機能を確認する

必要なワークフローについて、DeepSeekのドキュメント と ChatGPTのドキュメント を確認してください。機能や利用権は変わることがあるため、購入前に自分のアカウントで利用可能かを確かめましょう。

このガイドでは、未確認のAPI価格を引用したり、SyaxisにDeepSeekが含まれると主張したりはしません。データの取り扱いに関する判断は、地域や製品イメージによる思い込みではなく、各提供元の最新規約と自分のアカウント設定に基づいて行ってください。

公平に比較する

ソースに基づく要約、説明、改稿をそれぞれ1件ずつ試してください。元の事実関係を確認したうえで、それぞれのシステムに「ソースからは何が断定できないか」も挙げさせます。自信ありげな言い回しを評価するのではなく、最終的に必要だった手修正を記録しましょう。

請求額を比べる前に、APIワークロードを計算する

架空のワークロードの例です。100リクエストあり、各リクエストは入力2,000トークン、出力500トークンとします。合計は入力200,000トークン、出力50,000トークンです。現在適用される100万トークンあたりの単価を入力I、出力Oとすると、モデル部分の費用は 0.2 × I + 0.05 × O です。料金表でキャッシュ入力と非キャッシュ入力を分ける必要がある場合は、その区分に従って計算してください。繰り返し使うプロンプトがすべてキャッシュ価格になると決めつけてはいけません。

そのうえで、抽出、保存、ツールサービス、リトライ、エンジニアリングの費用を加えます。アプリを購入する場合は、代わりに必要なネイティブ機能と利用制限を洗い出してください。モデル呼び出し自体が安くても、必要なインターフェースやファイル処理の流れを誰も作っていないなら、適切な選択とは限りません。SyaxisがDeepSeekを含むという案内はないため、Chatで使えるモデル一覧を確認してください。