Друкарня від WE.UA
DeepSeek-V4: мільйон токенів за копійки


Ціна на «прочитати все» щойно впала

Мільйон токенів — це приблизно 750 000 слів, або сім повноцінних романів, оброблених за один виклик API. DeepSeek-V4-Pro робить це за $0.66 на мільйон вхідних токенів у позапіковий час. Найближчий закритий конкурент бере в рази більше за частку цього контексту. Математика корпоративного AI щойно змінилася.

Що це відкриває для бізнесу, який працює з великими контрактами, масивами комплаєнс-документів або розподіленими базами знань — це зсув, який не оголошує себе гучно. Він з'являється тихо у щомісячному рахунку за API, а потім — у вашій конкурентній позиції. Конкретика: хто виграє, хто програє і як виглядає реальне порівняння цін між провайдерами — варто розібрати уважно, перш ніж ухвалювати наступне інфраструктурне рішення.

Роками практична стеля того, що можна подати AI-моделі за один раз, трималася на рівні 128 000 токенів — достатньо для довгого звіту, але не для цілого архіву контрактів. Усе більше вимагало чанкінгу, пайплайнів пошуку і супутніх інженерних витрат. DeepSeek змінив цю логіку 24 квітня 2026 року, випустивши сімейство V4: дві відкриті Mixture-of-Experts моделі — V4-Pro і V4-Flash — обидві з контекстним вікном у мільйон токенів за замовчуванням, а не як платна опція.

Це не маргінальне оновлення. Це інша категорія інструменту — і ціни, що до нього додаються, змушують серйозно запитати: чи виправданий преміум, який досі беруть усталені гравці?

Читати статтю повністю на сайті →

Статті про вітчизняний бізнес та цікавих людей:

Поділись своїми ідеями в новій публікації.
Ми чекаємо саме на твій довгочит!
Віталій Тімонін
Віталій Тімонін@Vitaliano

Founder - Online Zone

194Довгочити
1.5KПерегляди
1Підписники
На Друкарні з 7 липня

Більше від автора

  • Фронтирні ШІ-моделі для бізнесу: гід по Gemini 4 Argon

    Чому фронтирні ШІ-моделі для бізнесу змінили формат Ще недавно велике завдання для ШІ-моделі доводилося нарізати на шматки. Перевірку контракту, міграцію коду чи місяць фінансових звірок розбивали на порції, скармлювали по частинах, а потім людина склеювала результат докупи й сам

    Теми цього довгочиту:

    Enterprise
  • Реальна ефективність AI-агентів у роботі: GDPx — 12%

    Реальна ефективність AI-агентів у роботі: що насправді виміряв GDPx Дванадцять відсотків. Це найвищий результат, який AI-агент показав у GDPx, бенчмарку від SemiAnalysis, опублікованому 2 листопада 2026 року. Він став новою точкою відліку для оцінки того, яка реальна ефективність

    Теми цього довгочиту:

    Enterprise
  • AI-агенти для кібербезпеки SOC: кейс Patch the Planet

    Що кейс Patch the Planet показав про AI-агенти для кібербезпеки SOC Донедавна історія про критичну діру в популярному софті йшла одним сценарієм. Першими до неї діставалися зловмисники або випадкові знахідники, потім поспіхом виходив патч, і кожна компанія, що користувалася цим с

    Теми цього довгочиту:

    Enterprise

Це також може зацікавити:

Коментарі (0)

Підтримайте автора першим.
Напишіть коментар!

Це також може зацікавити: