DeepSeek V3.2
deepseek-v3-2
70% entrada, 30% salida
Mayor = mejor valor
Velocidad
88/100
Contexto
128K
Nivel
fast
DeepSeek V3
deepseek-v3
70% entrada, 30% salida
Mayor = mejor valor
Velocidad
85/100
Contexto
128K
Nivel
fast
ANÁLISIS EN PROFUNDIDAD
DeepSeek V3.2 vs DeepSeek V3: Comparación detallada
DeepSeek V3.2 es un modelo de lenguaje de nivel ligero de DeepSeek con una ventana de contexto de 128K tokens, destacando en programacion. DeepSeek V3 de DeepSeek es un modelo ligero que soporta 128K tokens en contexto, con un rendimiento sobresaliente en programacion.
Aquí el precio no decide. DeepSeek V3.2 y DeepSeek V3 quedan a un 8% el uno del otro en una mezcla típica, dentro del margen que tu propia proporción entrada/salida va a mover de todos modos. Elige por capacidad, contexto o latencia: la factura mensual se verá parecida en ambos casos. DeepSeek V3.2 tiene un precio de $0.26/M tokens de entrada y $0.38/M tokens de salida. DeepSeek V3 cuesta $0.28/M en entrada y $0.42/M en salida.
En evaluaciones de benchmarks independientes, DeepSeek V3 lidera con puntuaciones de coding de 91/100 y razonamiento de 91/100, frente a 85/100 en coding y 83/100 en razonamiento de DeepSeek V3.2.
Desglose de capacidades
En las cinco categorías principales de benchmarks, así se enfrentan DeepSeek V3.2 y DeepSeek V3 cara a cara:
Mejor modelo por tarea
- programacion: DeepSeek V3 gana con 91/100
- razonamiento: DeepSeek V3 gana con 91/100
- extraccion de datos: DeepSeek V3 gana con 86/100
- tareas creativas: DeepSeek V3 gana con 85/100
Coste mensual estimado a escala
Con 10M + 2M al mes, DeepSeek V3.2 cuesta unos $3.36 y DeepSeek V3 unos $3.64 — DeepSeek V3.2 ahorra aproximadamente $0.28 (8%) cada mes.
Qué decide realmente
Ambos modelos son de DeepSeek, así que comparten tokenizador, superficie de API y cuenta de facturación. Cambiar entre ellos es modificar una cadena de texto y nada más: sin SDK nuevo, sin volver a tokenizar tus prompts para reestimar el coste, sin un segundo proveedor que dar de alta. Eso hace que enrutarlos salga mucho más barato de implementar que un reparto entre proveedores.
Son el modelo del mismo laboratorio en la misma capa, con 16 meses de diferencia, así que esto es una cuestión de actualización, no una elección entre alternativas. DeepSeek V3.2 es la entrada actual; DeepSeek V3 está aquí porque todavía hay bastante tráfico en producción sobre él. Si empiezas algo nuevo hay pocas razones para elegir el antiguo, y si ya lo usas la pregunta es si el coste de migrar compensa la mejora.
El contexto está en empate práctico: 128K frente a 128K. Ninguno desbloquea un tamaño de documento que el otro no pueda manejar, así que este eje no debería entrar en la decisión. Si esperabas que el contexto deshiciera el empate, no lo hará.
El rendimiento es lo bastante parecido como para ignorarlo: 88/100 frente a 85/100. Ninguno se sentirá apreciablemente más rápido en un producto interactivo, así que la latencia no es motivo para elegir entre ellos.
Con precios tan próximos (8% de diferencia), elige por encaje y no por coste. DeepSeek V3 tiene la ventaja en benchmarks; pésala frente a donde cada uno es más débil —tareas creativas y tareas creativas respectivamente— y usa la calculadora de arriba con tu propia mezcla de tokens.
Comparación de Benchmarks
Puntuaciones cara a cara en 5 categorías — de evaluaciones oficiales
Codificación
Razonamiento
Extracción
Creatividad
Visión
Puntuación de velocidad
Ventana de contexto
¿Qué es un token?
Los modelos no leen palabras — procesan tokens.
Un token equivale aproximadamente a 4 caracteres de texto en inglés (~¾ de una palabra). Tu factura de API se cobra por millón de tokens.
Frase corta
"Hello, world!"
- DeepSeek V3.2
- $0.10
- DeepSeek V3
- $0.11
Correo profesional
Un email típico (~200 palabras)
- DeepSeek V3.2
- $7.02
- DeepSeek V3
- $7.56
Archivo de código
Script de Python de 50 líneas
- DeepSeek V3.2
- $10.40
- DeepSeek V3
- $11.20
Los precios mostrados corresponden a 100,000 ejecuciones de cada carga: una sola cuesta una fracción de céntimo tanto en DeepSeek V3.2 como en DeepSeek V3, así que la cifra solo cobra sentido a volumen de producción. Solo tokens de entrada; añade tu volumen de salida en la calculadora de abajo.
Cómo verificar tu uso de tokens
response.usage.total_tokensCada respuesta de la API incluye un objeto usage. Suma total_tokens en todas las llamadas para obtener tu total mensual.
Tu calculadora de costos
Ingresa tu uso mensual real para ver el ahorro real
Plantillas rápidas
DeepSeek V3.2
$8.88/mes
$106.56/año
DeepSeek V3
$9.66/mes
$115.92/año
Ahorro anual
$9.36 ahorrado por año
DeepSeek V3.2 más barato · $0.78/mes
Auditoria Profunda — DeepSeek V3.2 & DeepSeek V3
Auditando de Forma Quirúrgica: Lógica Profunda
PROYECCIÓN DE PÉRDIDA ESTRATÉGICA A 3 AÑOS
-$65.556
Sin protocolos de optimización, las elecciones actuales resultarán en una pérdida de -$21.852 al año.
SCORE DE EFICIENCIA
83%
Este modelo logra un score de 83 en esta categoría.
BRECHA DE CATEGORÍA
17 pts
Distancia al Líder
Análisis del Escenario Competitivo
Fuente: MMLU-Pro + GPQA Diamond (Apr 2026)
Campeón de Categoría: Claude Fable 5
Según datos de MMLU-Pro + GPQA Diamond (Apr 2026), Claude Fable 5 ofrece el equilibrio óptimo.
Score de Mercado
%100
Tasa de Ahorro
%-285
Prescripción Operativa
- Implemente la cascada de modelos.
- Analice datos de complex_reasoning para caché local.
PROTOCOLO AUDITORÍA COSTE
Adecuación categorial
"DeepSeek V3.2 obtiene 83 puntos en esta categoría — una elección bien adaptada."
Oportunidad de alternativa categorial
"Claude Fable 5 lidera esta categoría con 100 puntos según datos de MMLU-Pro + GPQA Diamond (Apr 2026)."
Impuesto de inercia detectado
"85% del tráfico puede redirigirse a modelos más económicos. El tier Fast (GPT-5 Nano) y Smart (o3-mini) pueden ahorrar $-1.82/mes."
Arquitectura de Enrutamiento Inteligente de 3 Niveles
-285% DE AHORRO VÍA ENRUTAMIENTOGPT-5 Nano
Puntuación IQ: 72/100
$18.00/año
o3-mini
Puntuación IQ: 97/100
$277.20/año
DeepSeek R1
Puntuación IQ: 97/100
$59.184/año
Sin enrutamiento por niveles, todo el tráfico va al modelo más caro — el 'Impuesto de Inercia' genera $0.00/año en costes evitables. El enrutamiento en cascada elimina ese desperdicio.
Lógica Profunda — Matriz Coste / Calidad de Modelos
Fuente: MMLU-Pro + GPQA Diamond (Apr 2026)| Modelo | Benchmark | Entrada (por M) | Salida (por M) | Coste Anual* | Índice de Valor |
|---|---|---|---|---|---|
DeepSeek V3 | 91/100 | $0.28 | $0.42 | $8.40 | 45/100 |
GPT-5.6 Luna | 85/100 | $0.20 | $1.20 | $16.80 | 21/100 |
DeepSeek V3.2SELECCIONADO | 83/100 | $0.26 | $0.38 | $7.68 | 45/100 |
Claude Haiku 4.5 | 82/100 | $1.00 | $5.00 | $72.00 | 5/100 |
Gemini 2.0 Flash | 81/100 | $0.10 | $0.40 | $6.00 | 56/100 |
Claude 3.5 Haiku | 80/100 | $0.80 | $4.00 | $57.60 | 6/100 |
Llama 3 70B | 79/100 | $0.65 | $2.75 | $40.80 | 8/100 |
GPT-4o Mini | 78/100 | $0.15 | $0.60 | $9.00 | 36/100 |
Gemini 1.5 Flash | 76/100 | $0.07 | $0.30 | $4.50 | 70/100 |
GPT-5 NanoMEJOR VALOR | 72/100 | $0.10 | $0.15 | $3.00 | 100/100 |
Claude 3 Haiku | 70/100 | $0.25 | $1.25 | $18.00 | 16/100 |
* Coste anual. Índice de Valor = Score / Coste (Más Alto = Mejor Valor).
// iOPTERA Surgical Routing Wrapper
const auditModel = async (prompt: string) => {
const complexity = measureComplexity(prompt);
// Tactical Cascade Logic
if (complexity < 0.45) {
// Redirect simple tasks to efficient model
return await llm.call("iOPTERA Optimization", prompt);
}
// High-latency routing for complex reasoning
return await llm.call("Claude Fable 5", prompt);
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