DeepSeek: DeepSeek V3

DeepSeek · バジェット · コンテキスト 164K

deepseek/deepseek-chat

データ取得時点:

LLM APIのリスト料金は頻繁に変動し(新モデル追加・値下げが多い領域です)、ティア・リージョン・バッチ/キャッシュ利用・時期によっても異なります。本サイトの値は表示時点で取得したリスト料金です。利用前に必ず各プロバイダーで最新料金を確認してください。

料金サマリー

入力 $/100万 $0.32

100万入力トークンあたり

出力 $/100万 $0.89

100万出力トークンあたり

ブレンド $/100万 $0.4625

0.75×入力 + 0.25×出力(事実計算)

キャッシュ読取 $/100万 $0.028

100万キャッシュ読取トークンあたり

ブレンド $/100万は公開された便宜的な値です:0.75 × 入力 + 0.25 × 出力(入力:出力=3:1の仮定)。これは記述的な計算であり、お得さの判定ではありません。

仕様

モデル
DeepSeek: DeepSeek V3
プロバイダー
DeepSeek
入力 $/100万
$0.32
出力 $/100万
$0.89
入力+出力 $/100万
$1.21
コンテキスト
164K トークン
最大出力
16K トークン
キャッシュ読取 $/100万
$0.028
モダリティ
text → text
クロスチェック
差異あり

性能

性能スコア
MMLU-PRO
GPQA

性能値はOpen LLM Leaderboard (Hugging Face)が公開しているモデル別スコアを、編集せず・「最良」判定も付けずそのまま掲載しています。このリーダーボードはオープンウェイトのモデルのみを評価し、最新モデルへの反映も遅れるため、多くのモデル(クローズド/プロプライエタリAPIを含む)は値がなく「—」表示です。ベンチマークが違えば順位も変わります。多くの指標のうちの一つとして扱ってください。取得時点:2026-05-25。 Open LLM Leaderboard (Hugging Face) (Apache-2.0).

公式ベンチマーク(各社公表)

MMLU(公式)
88.5% (5-shot EM)
GPQA-Diamond(公式)
59.1% (GPQA-Diamond Pass@1)

これらは各モデルメーカーが公表しているベンチマークスコアを、出版元の出典と取得日を明記してそのまま再掲したものです。当社のスコアでも推奨でもありません。指定ベンチマークの生の%であり、上記のオープンウェイト・リーダーボードのスコアとは尺度が異なります。両者を直接比較しないでください。測定条件(例:5-shot か 0-shot chain-of-thought か)は数値を左右するため値ごとに明記しています。プロットには同一条件の値のみをまとめています。 出典: DeepSeek-V3 Technical Report (arXiv:2412.19437): MMLU 88.5 (EM, 5-shot); GPQA-Diamond Pass@1 59.1 (取得時点 2024-12-27).

試す / 公式リファレンス

外部リンクは各プロバイダーの公式ページに移動します。そこに掲載のリスト料金・提供状況が最終的な正です。

用途別の試算コスト

用途入力トークン出力トークンコスト(1,000リクエストあたり)
チャット / アシスタント 1,000 500 $0.77
RAG / Q&A 8,000 800 $3.27
コーディングエージェント 6,000 2,000 $3.7
要約 12,000 600 $4.37

各行は (入力トークン÷100万)×入力単価 + (出力トークン÷100万)×出力単価 を1,000リクエスト分にしたものです。前提条件は表のとおり。推奨ではありません。