ChatGPT vs DeepSeek 2026: сравнение, оценки, что выбрать

Прежде чем сравнивать по бенчмаркам — стоит понять, что именно сравниваем. ChatGPT и DeepSeek решают схожие задачи (генерация текста, ответы, код), но через принципиально разные продуктовые философии.

ChatGPT — это готовый продукт: вы заходите на chatgpt.com или в мобильное приложение, и сразу получаете голосовой режим, генерацию картинок через DALL-E, Sora 2 для видео, Codex для кода и 60+ коннекторов на Business-тарифе. Антропология ChatGPT — убрать все препятствия между пользователем и ИИ. OpenAI нанимает дизайнеров, пишет обучающие видео, делает рекламу на Super Bowl. Компания хочет, чтобы ChatGPT стал следующим «Excel» — инструментом, которым пользуются все, не задаваясь вопросом «как это работает внутри».

DeepSeek — другой подход: маленькая исследовательская команда из Ханчжоу (основатель Liang Wenfeng в интервью говорит о менее чем 200 сотрудниках) выпустила MIT-лицензированный флагман за $5,6M тренировочных расходов — это сумма, которую OpenAI тратит примерно за одну неделю операционных затрат. Продуктовый слой минимальный: веб-чат на chat.deepseek.com и API с OpenAI-совместимым форматом. Компания не делает рекламы, не нанимает маркетологов. Весь капитал — в исследованиях.

Это значит: пользователь, которому нужен один инструмент «для всего» и кто не хочет разбираться в API — пойдёт к ChatGPT. Разработчик, которому нужен API как можно дешевле с максимальным качеством и правом встроить модель в коммерческий продукт без роялти — пойдёт к DeepSeek. Для одного пользователя можно купить оба; ниже в разделе «Гибридные сценарии» объясним когда это оправданно.

Вы пишете письмо клиенту на русском и хотите, чтобы сервис помог с редакцией. Насколько точно он чувствует язык — не просто «понимает», а выдаёт читаемый русский текст?

ChatGPT получает 8/10 по русскому в dossier — хороший уровень в деловой и разговорной лексике. Стилистически иногда заметны кальки с английского: «в данный момент» вместо «сейчас», «имеет место быть» вместо «есть». В литературном русском OpenAI уступает нативно русскоязычным моделям (GigaChat, YandexGPT), но для большинства рабочих задач — копирайтинг, деловая переписка, анализ документов — ChatGPT справляется без нареканий.

DeepSeek получает 6/10 — сносный уровень, но заметный. Компания прямо ориентируется на английский и китайский (упрощённый). Русский присутствует в обучающем корпусе, но как «один из языков», а не как приоритет. Сложные идиомы, игра слов, канцелярит советской эпохи — DeepSeek плавает. Для технического английского он конкурентоспособен. Для русскоязычного маркетингового текста — потребует больше правок, чем ChatGPT.

На нашем тесте с переформулировкой деловых клише ChatGPT давал более чистый, живой результат, тогда как DeepSeek сохранял формальный канцелярный тон и чаще употреблял слово «данный». Это не ошибка — это стилистический сдвиг, который потребует итерации.

Финансовый аналитик решает задачу с многошаговым расчётом: три сценария доходности, условия хеджирования, вывод по каждому. Или аспирант проверяет логическую цепочку в научном тексте. Какой сервис лучше держит контекст рассуждения?

ChatGPT на Plus-тарифе даёт доступ к GPT-5.4 Thinking (80 сообщений за 3 часа), который умеет переключаться между Standard, Extended и Heavy режимами reasoning. SWE-bench Pro у GPT-5.4 Standard составил 57,7%. Это хороший результат — модель думает, а не просто угадывает ответ. Важный нюанс: в апреле 2026 OpenAI снизила дефолтные thinking-time, потому что пользователи предпочитали скорость глубине в большинстве повседневных задач.

DeepSeek в reasoning — история особая. R1, выпущенная в январе 2025, обучена через Reinforcement Learning без supervised fine-tuning (R1-Zero) — нетривиальный исследовательский результат. Модель выдаёт «открытые» рассуждения: пользователь видит цепочку мыслей, что полезно для верификации. Бенчмарки R1 на момент выхода были конкурентны с o1 от OpenAI — и всё это под MIT-лицензией. Обновлённые V3.1 и V4 добавили гибридный thinking-режим с переключением.

На практике: если вам нужны reasoning-задачи через API в production — DeepSeek R1 выдаёт сопоставимое качество за долю цены. Если вам нужен reasoning в UI с историей чатов, памятью и голосовым режимом — ChatGPT Thinking. На сложных математических задачах типа AIME оба показывают высокие результаты, но для массового использования GPT-5.4 Thinking удобнее в конфигурации, а DeepSeek R1 — дешевле в разы при той же мощности.

Разработчик пишет API на Django, нужна помощь с написанием кода, ревью PR и генерацией тестов. Какой сервис держит контекст большого проекта и выдаёт меньше ошибок?

ChatGPT с GPT-5.4 набрал 57,7% на SWE-bench Pro Standard и 54,38% на SWE-bench Pro Mini — данные из nxcode.io за март 2026. Для agentic coding у OpenAI есть Codex: отдельный CLI/IDE-агент, доступный на Plus ($20/мес) и выше. Agent Mode на Business-тарифе ограничен 40 сообщениями на пользователя в месяц, что для реального CI-pipeline — узкое место.

DeepSeek V3 при выходе в декабре 2024 «outperformed Llama 3.1 и Qwen 2.5» и «matched GPT-4o и Claude 3.5 Sonnet» по собственным бенчмаркам. Детальных публичных данных по V4 на момент написания нет, но модель развивается. Ключевое преимущество для разработчика — цена API: если вы гоняете через pipeline 1M токенов кода в день, разница между ChatGPT ($2,50/1M) и DeepSeek ($0,14/1M) составляет $2,36 в день, то есть $861 в год только на входном трафике.

Agentic coding — пока явное преимущество ChatGPT: Codex CLI работает «из коробки», интегрируется в VS Code и JetBrains через официальный плагин, поддерживает Computer Use. DeepSeek поддерживает function calling через OpenAI-совместимый API, что даёт возможность строить агентов, но «готового Codex» в виде CLI-инструмента нет — нужно собирать самостоятельно через AutoGPT / LangChain / CrewAI.

Юрист загружает 400-страничный договор на поглощение. Ему нужно найти все пункты о расторжении и сопоставить их с приложениями. Вместится ли документ в контекст сервиса?

ChatGPT в веб-чате (Plus и выше) работает с 128K токенов — это примерно 250 страниц стандартного юридического документа. Через API GPT-5.4 поддерживает 272K токенов стандартно и до 1M через параметр model_context_window. Для большинства пользователей ChatGPT Plus и ChatGPT Business 128K — реальный потолок в UI.

DeepSeek V4 (Pro и Flash) поддерживает 1M токенов по умолчанию — и в веб-чате, и в API. Max output у V4-Flash составляет 384K токенов, что позволяет не просто загружать длинные документы, но и получать длинные структурированные ответы. Это принципиально: если у вас 1 500-страничный годовой отчёт крупной компании или полный кодовый репозиторий, DeepSeek V4 вместит всё за один вызов.

Оговорка: заявленный 1M токенов и реальная точность работы с длинным контекстом — разные вещи. У DeepSeek нет публичного MRCR-бенчмарка на 1M. Для сравнения, у Claude Opus 4.6 он составил 78,3% при 1M токенов — рекорд среди frontier-моделей. По DeepSeek таких данных нет. Но даже на практических задачах — загрузка договора, поиск по нескольким документам — 1M против 128K это разница между «влезет» и «надо резать».

SMM-менеджер хочет: написать текст поста, сгенерировать обложку, записать голосовое объяснение и создать короткое видео-превью — всё в одном инструменте. Кто из двух сервисов это вообще умеет?

ChatGPT на тарифе Plus ($20/мес) включает полный мультимедийный стек: DALL-E для генерации картинок, Sora 2 для видео (функция cameo позволяет вставить себя в видео), Voice Mode для голосового диалога, Record Mode для записи и суммаризации митингов, GPT-5.4 Computer Use для управления компьютером через скриншоты. Это восемь лет итераций OpenAI в одной подписке.

DeepSeek на май 2026 — текст и только текст в основных моделях. В линейке DeepSeek есть DeepSeek-VL (vision-language модели), но в публичном веб-чате и основном API V4 генерации изображений, видео и голосового режима нет. Компания сосредоточена на language и reasoning.

Это самый острый разрыв между двумя сервисами. Не «один лучше, другой хуже» — один умеет то, что другой принципиально не делает на текущем этапе. Если ваши задачи связаны с мультимедиа, дизайном, голосовыми интерфейсами — DeepSeek сейчас просто не вариант, независимо от цены.

Продакт-менеджер хочет, чтобы ИИ сам заходил на сайты, собирал данные о конкурентах и заносил в таблицу. Не просто код писал — а реально кликал, заполнял, скачивал.

ChatGPT GPT-5.4 набрал 75% на OSWorld-Verified — это эталонный тест управления компьютером через скриншоты, клики и клавиатуру. Для сравнения: GPT-5.2 набирал 47,3%, средний человек — 72,4%. GPT-5.4 буквально превысил среднее человеческое в этом тесте. Agent Mode в ChatGPT (на Plus и выше) умеет открывать браузер, заполнять формы, работать с Playwright. На Business есть 60+ коннекторов: Slack, GitHub, Google Drive — не через «поискать», а через нативную интеграцию. Ограничение: 40 сообщений агента на пользователя в месяц на Business.

DeepSeek поддерживает function calling через OpenAI-совместимый API — это означает, что вы можете построить агент на DeepSeek V4 самостоятельно с любыми tools через LangChain, LlamaIndex или собственный оркестратор. Но «агент из коробки» с UI, как у ChatGPT Agent Mode, у DeepSeek нет. DeepSeek не кликает на сайты, не управляет компьютером, не имеет Codex-аналога.

Практически это означает: для non-technical пользователя, которому нужно «сделай это за меня», ChatGPT Agent Mode — единственный вариант. Для разработчика, который хочет встроить agentive функциональность в собственное приложение — DeepSeek через tool use дешевле и без ограничений на количество вызовов.

Вам нужно собрать актуальные данные по рынку: свежая статистика, ссылки на отчёты, цитаты экспертов. Не то, что модель «знает» из обучения, а реально свежее.

ChatGPT имеет два режима поиска. Web Search — базовый: модель обращается к веб, выдаёт ответ с ссылками, работает на всех платных тарифах. Deep Research — продвинутый: многошаговое исследование с синтезом информации из множества источников, оформленным отчётом. На Plus — 10 запусков Deep Research в месяц, на Pro $200 — 250 запусков. Качество Deep Research существенно выше базового поиска в Perplexity для глубоких аналитических задач.

DeepSeek в веб-чате имеет переключатель «Web Search» — когда включён, модель ищет по сети и включает источники в ответ. Но по глубине и структурированности результата это ближе к базовому web search, чем к Deep Research ChatGPT. Deep Research-режима у DeepSeek нет. Через API поиск не встроен — нужен RAG-слой на стороне разработчика.

Для журналистов, аналитиков и исследователей, которым нужен ответ с верифицируемыми ссылками и структурированным выводом — ChatGPT Deep Research пока без конкуренции в сравнении с DeepSeek. Для быстрого фактчека DeepSeek Web Search справляется.

Фриланс-копирайтер работает с ИИ каждый день: пишет тексты, редактирует, генерирует идеи. Сколько реально будет стоить год работы с каждым сервисом?

ChatGPT имеет шесть потребительских тарифов: Free ($0, 10 сообщений/5 часов на GPT-5.3, затем fallback на mini), Go ($8/мес, 160 сообщений/3 часа, но реклама в США/AU/NZ/CA), Plus ($20/мес — основной вариант, включает Sora, Codex, Agent Mode, 80 GPT-5.4 Thinking сообщений/3 часа и 10 Deep Research в месяц), Pro $100/мес (5x usage, o1 Pro mode, до 10x Codex usage), Pro $200/мес (20x usage, 250 Deep Research, dedicated GPU slice), Business ($20/пользователь/мес, 60+ коннекторов, SAML SSO).

DeepSeek для конечного пользователя — по сути бесплатный. chat.deepseek.com даёт доступ к V4-Flash (default), V4-Pro и R1 (в thinking-режиме) без жёстких daily-лимитов. Сервис перегружается в часы пик, но для повседневного использования — полноценный доступ к frontier-модели за $0. Это принципиально нестандартная ситуация на рынке.

Год с ChatGPT Plus: $20 × 12 = $240. Год с DeepSeek Web: $0. Даже если добавить возможные API-расходы для тяжёлых пользователей, DeepSeek экономит сотни долларов в год для того же объёма текстовых задач — при условии, что не нужны картинки, видео и голос.

Стартап строит SaaS: каждый запрос пользователя — вызов LLM. Месячная нагрузка — 300M токенов на входе, 60M на выходе. Разница в API-ценах между двумя сервисами может определить, выживет ли продукт до Series A.

ChatGPT API (GPT-5.4 Standard): $2,50 за 1M входных токенов, $15 за 1M выходных. GPT-5.4 mini — дешевле ($0,40/$1,60), но качество ниже. Cache-hit через OpenAI prompt caching даёт скидку, но детали зависят от конфигурации. GPT-5.4 Pro — $30/$180 за 1M токенов, то есть примерно в 12 раз дороже Standard.

DeepSeek V4-Flash API: $0,14 за 1M входных токенов (cache miss) и $0,0028 при cache hit (скидка 98% при повторном использовании контекста!), $0,28 за 1M выходных. С 26 апреля 2026 цена cache hit снижена до 1/50 от cache miss. Это означает: при длинных system prompt'ах, которые повторяются в каждом запросе (типичный production-сценарий), реальная стоимость входа для DeepSeek V4-Flash опускается до долей цента за 1M токенов.

Посчитаем на реальной нагрузке. Стартап гоняет 10M input tokens и 2M output tokens в день. ChatGPT GPT-5.4 Standard: $25 + $30 = $55/день = $20 075/год. DeepSeek V4-Flash (без cache): $1,40 + $0,56 = $1,96/день = $715/год. С учётом cache hit (допустим 60% попаданий): ещё дешевле. Разница — порядка $19 000 в год. Для большинства seed-стартапов это разница между «жить» и «умереть до monetization». OpenAI API по-прежнему выбирают там, где критична экосистема (60+ коннекторов), ответственность поставщика (SOC 2, SLA) или когда нужен GPT-5.4 Pro-уровень.

Маркетолог в Москве хочет начать использовать ИИ-ассистент сегодня — без технических сложностей, иностранных карт и VPN. Какой из двух сервисов просто откроется в браузере?

ChatGPT заблокирован для российских IP-адресов — OpenAI ограничила доступ по геолокации. Для использования нужен VPN с не-российским адресом, плюс иностранная карта (Mastercard/Visa или подарочная iTunes/Google Play для мобильной подписки). Серые схемы работают: ProxyAPI, посредники-реселлеры, корпоративная оплата через юр. лицо за рубежом. Но это дополнительный friction — и риск, если реселлер закроется.

DeepSeek открывается напрямую из России без VPN: chat.deepseek.com работает, мобильное приложение доступно в российских сторах. Регистрация через email или Google-аккаунт. Для API нужна оплата в USD — рублёвых карт нет, но через ProxyAPI или аналогичные сервисы DeepSeek API тоже доступен за рубли. Это принципиальное преимущество для того, кто хочет начать прямо сейчас.

Оба сервиса не соответствуют 152-ФЗ: серверы за пределами России, нет российской юрисдикции. DeepSeek — китайская компания. Для регулируемых отраслей (банки, медицина, госструктуры) ни тот, ни другой не годятся без self-host. Для физлиц и большинства частных компаний де-факто это некритично — но юридически риск есть.

HR-директор банка хочет использовать ИИ для анализа резюме кандидатов. Данные — персональные. Регулятор задаст вопрос: «Куда ушли данные?» — что ответить?

ChatGPT (OpenAI) имеет SOC 2 Type 2, ISO 27001, GDPR-compliance, TLS 1.2 в transit, AES-256 at rest. На Free и Plus тарифах данные по умолчанию могут использоваться для обучения — это можно отключить в настройках. На Business и Enterprise — не используются. Enterprise предлагает кастомный data retention, BAA для HIPAA (через отдельные контракты). Американская юрисдикция — для большинства европейских и западных enterprise-клиентов это приемлемо.

DeepSeek — китайская компания, Ханчжоу. Публичных сертификаций SOC 2 / ISO 27001 редакция не нашла. Privacy policy декларирует хранение данных в Китае. Для западных корпоративных клиентов китайская юрисдикция — фактический блокер: юридические отделы не подпишут. В US Congress уже обсуждались возможные ограничения на использование DeepSeek. Цензура «деликатных» тем (Тяньаньмэнь, Тайвань, политика КНР) — подтверждена пользователями.

Единственный способ устранить compliance-риски DeepSeek — self-host: скачать веса с Hugging Face под MIT-лицензией и поднять на собственной инфраструктуре. Тогда данные не покидают ваш периметр, а юрисдикция — ваша. ChatGPT self-host не предлагает ни при каких условиях.

CTO российского банка: «Хотим LLM в периметре. Данные клиентов выходить за инфраструктуру не должны — ни в США, ни в Китай. Есть ли вообще такой вариант?»

ChatGPT self-host невозможен в принципе. OpenAI не публикует веса, не предлагает on-prem решения. Максимум — US-only data residency на Enterprise при наценке 10%, но это всё равно обработка на серверах OpenAI. Для банков, медицинских учреждений и госструктур с требованием «данные только в нашем ЦОД» — ChatGPT отпадает.

DeepSeek выложил веса V3, R1, V3.1 и V4 на Hugging Face под MIT-лицензией. MIT — максимально либеральная: коммерческое использование, модификация, распространение без роялти. Для полноразмерного V3 (671B параметров, 37B активных через MoE) нужно примерно 8×H100 — это серьёзное железо, но не запредельное для корпоративного ЦОД. Distilled варианты — DeepSeek-R1-Distill-Llama-8B, DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B и другие — работают на значительно меньшем железе (1–2 GPU) при хорошем качестве на задачах reasoning.

DeepSeek тренировал V3 за $5,6M — это число, которое шокировало индустрию, привыкшую к $100M+ за аналогичные frontier-модели. MIT-лицензия + низкая себестоимость обучения + открытые веса = первая реальная альтернатива для self-host frontier-модели в корпоративном периметре.

Что есть у каждого сервиса, чего нет ни у кого другого на рынке? Или то, что сделано принципиально лучше, чем у конкурентов.

ChatGPT в мае 2026 — единственный массовый ассистент с полным стеком в одной подписке. Sora 2 (генерация видео с функцией cameo), DALL-E (картинки), Voice Mode с эмоциональностью, нативный Computer Use с результатом 75% OSWorld-Verified, Agent Mode, Codex CLI и IDE расширения, 60+ коннекторов на Business. Встроен в Apple Intelligence в iOS 26, iPadOS 26 и macOS Tahoe — это несколько сотен миллионов устройств без установки. Mid-response adjustment у GPT-5.4 Thinking: можно менять запрос пока модель ещё «думает». Tool search: GPT-5.4 сам подтягивает определения инструментов по требованию — существенная экономия токенов в агентных workflow.

DeepSeek уникален по-другому. MIT-лицензия на frontier-модель — единственный такой случай среди сервисов этого уровня (Llama использует community license с ограничениями, Claude и GPT — проприетарные). Training cost transparency: публичное заявление о $5,6M за V3 перевернуло представления о «сколько стоит обучить LLM». Влияние на индустрию: релиз R1 в январе 2025 вызвал падение акций NVIDIA на 17% в один день — это уровень воздействия, сопоставимый с крупными геополитическими событиями в секторе. OpenAI-совместимый API: миграция с ChatGPT API занимает 10 минут (замена base_url и api_key), никакого переписывания.

Четыре конкретных задачи, в которых ChatGPT объективно лучше DeepSeek — не потому что «качество выше», а потому что функциональности у DeepSeek просто нет.

Мультимедийный контент в одном месте. SMM-специалист пишет пост, генерирует обложку через DALL-E, делает 15-секундное видео-превью в Sora 2 и записывает голосовое сообщение — всё за $20/мес в ChatGPT Plus. DeepSeek этого не умеет: нет картинок, нет видео, нет голоса.

Агентная автоматизация для non-developer. Операционный менеджер хочет, чтобы ИИ сам заходил на сайты поставщиков, проверял наличие товара и вносил в таблицу. ChatGPT Agent Mode (на базе GPT-5.4 Computer Use, 75% OSWorld) делает это через UI. DeepSeek через API может это поддержать технически (function calling), но без готового агента «из коробки».

Интеграция с корпоративным стеком (Slack, GitHub, Drive, SharePoint). ChatGPT Business предлагает 60+ официальных коннекторов, SAML SSO, admin console. Команда из 10 человек подключает ChatGPT к Slack, GitHub и Google Drive — нет ни API-разработки, ни интеграторов. DeepSeek такого пакета не предлагает.

Deep Research с синтезом из 30+ источников. Аналитик готовит отчёт по рынку: ChatGPT Deep Research за один запуск (из 10/мес на Plus) обходит веб, синтезирует информацию и выдаёт структурированный 10-страничный отчёт с ссылками. DeepSeek Web Search выдаёт ответ с несколькими ссылками, но без многошагового Deep Research-синтеза.

Четыре задачи, в которых DeepSeek объективно лучше или выгоднее ChatGPT — часто на порядки.

Production API-pipeline с высоким объёмом токенов. Стартап гоняет 50M входных токенов в день. ChatGPT: $125/день = $45 625/год. DeepSeek V4-Flash: $7/день = $2 555/год. С cache hit (60% попаданий): ещё дешевле. Разница — $43 000 в год. Это зарплата junior-разработчика или 1,5 года runway на следующем раунде.

Self-host в корпоративном периметре. Банк, медицинская компания, госструктура: данные не могут покидать ЦОД. DeepSeek V4/V3/R1 — скачать, поднять, использовать без royalties. ChatGPT — невозможно в принципе (нет самой опции).

Быстрый доступ из России без VPN и иностранной карты. Дизайнер в Петербурге хочет начать сегодня. chat.deepseek.com открывается в браузере напрямую, регистрация через Google-аккаунт, бесплатно. ChatGPT — надо найти VPN, настроить его, найти способ оплаты.

Коммерческое встраивание модели в продукт. Разработчик хочет встроить LLM в собственный SaaS и продавать. MIT-лицензия DeepSeek: скачал, встроил, продал — никаких ограничений и роялти. Llama community license содержит ограничения на использование при >700M MAU. ChatGPT — API с условиями OpenAI, использование данных регулируется ToS.

Пять конкретных профилей — с ответом: какой сервис брать, почему и в каком формате.

1. Маркетолог / SMM-специалист, тексты + картинки + видео. Нужен один инструмент для всего контентного потока: посты, обложки, короткое видео. → ChatGPT Plus за $20/мес: DALL-E + Sora 2 + Voice Mode + Deep Research. DeepSeek не умеет картинок и видео.

2. Разработчик / инженер, API-pipeline, бюджет важен. Строит приложение, которое вызывает LLM сотни тысяч раз в день. Качество — OpenAI-уровень, цена — критична. → DeepSeek V4-Flash API за $0,14/$0,28 за 1M токенов. Миграция с ChatGPT API: 10 минут (замена base_url). Экономия: 17x на входе.

3. Юрист / аналитик, длинные документы, точность важна. 200–800 страниц договоров, нужно найти противоречия и выдать аналитику. Без галлюцинаций. → DeepSeek V4 (1M контекст по умолчанию, бесплатно в веб-чате) или Claude Opus (78,3% MRCR на 1M — рекорд по точности на длинном контексте). ChatGPT ограничен 128K в UI.

4. Предприниматель / руководитель, нужен универсальный ассистент. Пишет письма, делает презентации, анализирует отчёты, иногда голосовой диктант. Не хочет разбираться в API. → ChatGPT Plus: всё в одном месте, Voice Mode, Deep Research, 60+ интеграций на Business. Прямо сейчас самый полный consumer-стек.

5. ML/AI-инженер, open-source, self-host, дообучение. Нужна frontier-модель под MIT-лицензией, которую можно поднять в своём ЦОД, дообучить, встроить в продукт и продавать без ограничений. → DeepSeek V4 / R1 самостоятельно на Hugging Face. ChatGPT не даёт весов ни при каких условиях.

Три реальных профиля использования — с конкретными расчётами в долларах и рублях (курс ЦБ РФ на май 2026 — 88 руб./$).

Лёгкий профиль: 5–10 запросов в день, только текст. ChatGPT Free: $0 (10 сообщений/5 часов, потом mini). DeepSeek веб-чат: $0. Оба варианта бесплатны. Если 10 запросов в день — достаточно, выбираете по функциональности: ChatGPT даёт картинки и голос даже на Free (с лимитами), DeepSeek даёт больший контекст и, по нашим наблюдениям, менее строгие дневные лимиты на текстовые задачи.

Средний профиль: 30–50 запросов в день, активная работа. ChatGPT Plus: $20/мес = $240/год = примерно 21 120 руб./год. Включает Sora, DALL-E, Codex, Agent Mode, 80 Thinking-сообщений/3 часа. DeepSeek веб-чат: $0. Если задачи — текст и reasoning без мультимедиа, DeepSeek закрывает 80% потребностей бесплатно.

Тяжёлый профиль: API-pipeline, 10M входных токенов/день, 2M выходных/день. ChatGPT API (GPT-5.4 Standard): $2,50 × 10 + $15 × 2 = $55/день = $20 075/год = 1 766 600 руб./год. DeepSeek V4-Flash API (без cache): $0,14 × 10 + $0,28 × 2 = $1,96/день = $715/год = 62 920 руб./год. С cache hit 60%: DeepSeek ещё дешевле. Разница: $19 360/год = 1 703 680 руб./год. На эти деньги нанимают разработчика или покупают два сервера с GPU для self-host.