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O DeepSeek V4 será lançado no próximo mês com o modelo de preços “pico-vale”

O DeepSeek V4 será lançado no próximo mês com o modelo de preços “pico-vale”

1 de Julho de 2026
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O DeepSeek V4 será lançado no próximo mês com o modelo de preços “pico-vale”

O DeepSeek, um dos principais modelos de linguagem de grande porte do país, informou recentemente aos usuários sobre uma atualização que está por vir, anunciando que a versão geral de última geração, o DeepSeek V4, está prevista para ser lançada em meados de julho. Vale destacar que a nova versão traz uma estrutura de preços mais refinada, com tarifas para horários de pico e fora de pico, além de várias melhorias funcionais e de desempenho.

Custos das chamadas de API dobram durante os horários de pico

De acordo com o anúncio oficial por e-mail, os horários de pico são definidos como das 9h às 12h e das 14h às 18h, horário de Pequim, diariamente. Durante esses períodos, os custos das chamadas de API para desenvolvedores e empresas serão o dobro da tarifa padrão.

Embora o aumento de preço no horário de pico possa afetar as margens de lucro de aplicativos de IA com uso intenso, a tarifa básica já havia sido definida em um nível muito baixo após um grande corte permanente nos preços. Como resultado, mesmo com a duplicação, o custo geral da API do DeepSeek V4 permanece bem abaixo do de modelos líderes no exterior.

Empresas globais entram em uma era de otimização de custos

Analistas do setor observam que esse ajuste não sinaliza o fim da estratégia de preços baixos da DeepSeek, amplamente apreciada, mas marca, na verdade, o início de uma gestão mais refinada dos recursos de computação. Vários grandes modelos chineses, com sua sólida relação custo-benefício, estão agora demonstrando considerável competitividade no mercado global.

À medida que as principais plataformas de IA no exterior adotam o faturamento baseado em tokens, empresas de tecnologia no exterior, preocupadas com os custos, estão acelerando sua transição para modelos de código aberto acessíveis. Essa abordagem em camadas e sob demanda para a seleção de modelos está orientando desenvolvedores em todo o mundo rumo a um planejamento mais estratégico da infraestrutura de IA.

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