DeepSeek V3
deepseek-v3
70% entrada, 30% salida
Mayor = mejor valor
Velocidad
85/100
Contexto
128K
Nivel
fast
DeepSeek R1
deepseek-r1
70% entrada, 30% salida
Mayor = mejor valor
Velocidad
60/100
Contexto
128K
Nivel
power
ANÁLISIS EN PROFUNDIDAD
DeepSeek V3 vs DeepSeek R1: Comparación detallada
DeepSeek V3 es un modelo de lenguaje de nivel ligero de DeepSeek con una ventana de contexto de 128K tokens, destacando en programacion. DeepSeek R1 de DeepSeek es un modelo insignia que soporta 128K tokens en contexto, con un rendimiento sobresaliente en razonamiento.
DeepSeek R1 cuesta 3.2 veces lo que DeepSeek V3 por millón de tokens en mezcla. Es una prima elevada, y compra una ventaja de 7 puntos en programación y razonamiento combinados. Que compense depende por completo de cuánto de tu tráfico necesita de verdad el modelo difícil — en la mayoría de cargas la respuesta honesta es una fracción pequeña, lo que es un argumento para enrutar en vez de elegir uno. DeepSeek V3 tiene un precio de $0.28/M tokens de entrada y $0.42/M tokens de salida. DeepSeek R1 cuesta $0.55/M en entrada y $2.19/M en salida.
En evaluaciones de benchmarks independientes, DeepSeek R1 lidera con puntuaciones de coding de 92/100 y razonamiento de 97/100, frente a 91/100 en coding y 91/100 en razonamiento de DeepSeek V3.
Desglose de capacidades
En las cinco categorías principales de benchmarks, así se enfrentan DeepSeek V3 y DeepSeek R1 cara a cara:
Mejor modelo por tarea
- programacion: DeepSeek R1 gana con 92/100
- razonamiento: DeepSeek R1 gana con 97/100
- 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 cuesta unos $3.64 y DeepSeek R1 unos $9.88 — DeepSeek V3 ahorra aproximadamente $6.24 (63%) 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.
DeepSeek R1 y DeepSeek V3 salieron con 1 meses de diferencia, así que compiten en las mismas evaluaciones bajo condiciones parecidas. Eso hace que aquí una comparación directa de benchmarks sea significativa como no suele serlo: ninguno tiene la ventaja de haber sido medido con un conjunto de pruebas más nuevo y más fácil.
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.
La latencia los separa: DeepSeek V3 obtiene 85/100 frente a 60/100 de DeepSeek R1, 25 puntos de diferencia. Eso importa en todo lo que una persona espera: chat, autocompletado, herramientas interactivas. En trabajo por lotes o en segundo plano no, y ahí cambiar latencia por capacidad suele ser lo acertado.
DeepSeek R1 cuesta 3.2 veces lo que DeepSeek V3. Resérvalo para las peticiones que de verdad lo necesitan y enruta el resto a DeepSeek V3: ese híbrido gana a cualquiera de los dos por separado en coste por respuesta útil.
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
- $0.11
- DeepSeek R1
- $0.22
Correo profesional
Un email típico (~200 palabras)
- DeepSeek V3
- $7.56
- DeepSeek R1
- $14.85
Archivo de código
Script de Python de 50 líneas
- DeepSeek V3
- $11.20
- DeepSeek R1
- $22.00
Los precios mostrados corresponden a 100,000 ejecuciones de cada carga: una sola cuesta una fracción de céntimo tanto en DeepSeek V3 como en DeepSeek R1, 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
$9.66/mes
$115.92/año
DeepSeek R1
$31.26/mes
$375.12/año
Ahorro anual
$259.20 ahorrado por año
DeepSeek V3 más barato · $21.60/mes
Auditoria Profunda — DeepSeek V3 & DeepSeek R1
Auditando de Forma Quirúrgica: Lógica Profunda
PROYECCIÓN DE PÉRDIDA ESTRATÉGICA A 3 AÑOS
-$63.396
Sin protocolos de optimización, las elecciones actuales resultarán en una pérdida de -$21.132 al año.
SCORE DE EFICIENCIA
91%
Este modelo logra un score de 91 en esta categoría.
BRECHA DE CATEGORÍA
9 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
%-252
Prescripción Operativa
- Implemente la cascada de modelos.
- Analice datos de complex_reasoning para caché local.
PROTOCOLO AUDITORÍA COSTE
Adecuación categorial
"DeepSeek V3 obtiene 91 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 $-1.76/mes."
Arquitectura de Enrutamiento Inteligente de 3 Niveles
-252% 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 |
|---|---|---|---|---|---|
Claude Fable 5LÍDER | 100/100 | $10.00 | $50.00 | $720.00 | 1/100 |
GPT-5.6 Sol | 99/100 | $5.00 | $30.00 | $420.00 | 1/100 |
Claude Opus 5 | 98/100 | $5.00 | $25.00 | $360.00 | 1/100 |
Claude Opus 4.6 | 98/100 | $5.00 | $25.00 | $360.00 | 1/100 |
DeepSeek R1 | 97/100 | $0.55 | $2.19 | $32.88 | 12/100 |
Claude Opus 4.8 | 96/100 | $5.00 | $25.00 | $360.00 | 1/100 |
DeepSeek V3SELECCIONADO | 91/100 | $0.28 | $0.42 | $8.40 | 45/100 |
Claude 3 Opus | 90/100 | $15.00 | $75.00 | $1,080.00 | 0/100 |
Llama 3.1 405B | 88/100 | $2.70 | $2.70 | $64.80 | 6/100 |
GPT-5.6 Luna | 85/100 | $0.20 | $1.20 | $16.80 | 21/100 |
DeepSeek V3.2 | 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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