A prévia do V4-Pro foi lançada na madrugada de sexta-feira da semana passada.
Esta manhã, a DeepSeek publicou um aviso no painel da API: 75% de desconto no V4-Pro, válido diretamente até 5 de maio. Simultaneamente, o preço de cache hit de entrada de toda a API foi reduzido para um décimo do valor original.
Do lançamento ao corte drástico de preço, passaram-se menos de 72 horas.
Colocando os números na mesa
Preços originais do DeepSeek-V4-Pro:
| Item | Preço original (por 1 milhão de tokens) |
|---|---|
| Entrada | $0,145 |
| Saída | $3,48 |
| Cache hit | 0,025 yuan/milhão de tokens (já é preço reduzido, 1/10 do original) |
Durante o período promocional, o preço de entrada do V4-Pro caiu diretamente para cerca de $0,036/milhão de tokens, mais barato que qualquer outro – este preço é tão baixo que muitos suspeitam que esteja operando com prejuízo para aumentar a base de usuários.
Comparação horizontal com os preços atuais dos modelos flagship fechados:
- GPT-5.5: Versão padrão $1,5/milhão entrada, $10/milhão saída
- Gemini 3.1 Pro: Cerca de $1,25/milhão entrada, $10/milhão saída
- Claude Opus 4.7: $15/milhão entrada, $75/milhão saída
Ou seja, o preço original do V4-Pro já colocava o GPT-5.5 abaixo de um décimo e o Claude Opus 4.7 abaixo de um centésimo. Com mais 75% de desconto, a diferença continua aumentando.
O verdadeiro impacto está no golpe do cache
Se olharmos apenas para o preço unitário do token do V4-Pro, ele já é barato. Mas o golpe mais forte é que a DeepSeek reduziu o preço de cache hit de entrada de toda a linha de produtos API para um décimo do valor original.
Para que serve o preço de cache hit:
- Aplicações do tipo agente que executam repetidamente o mesmo system prompt – grandes blocos de conteúdo são repetidos
- Cenários de RAG onde o mesmo contexto é frequentemente alimentado ao modelo
- Em diálogos de múltiplas rodadas, mensagens históricas são reenviadas
Nestes cenários, o preço de cache hit é o principal custo real pago por empresas. Reduzir 90% significa – a barreira de custo para desenvolvedores migrarem de GPT e Claude para DeepSeek é quase nivelada.
Por que agir neste momento
Após o lançamento da prévia do V4-Pro na madrugada de sexta-feira (24 de abril), a reação do mercado foi um tanto sutil. A manchete da Bloomberg naquele dia foi "Modelo Novo e Aguardado da DeepSeek Não Consegue Reduzir Liderança dos EUA em IA" – "não conseguiu reduzir a diferença para os EUA". A Fortune disse que o V4-Pro ainda ficava atrás do Gemini 3.1 Pro em benchmarks de conhecimento mundial.
Simplificando: tecnicamente não houve avanço, mas no preço ainda dá para competir.
O movimento da DeepSeek é claro – já que não pode enfrentar diretamente o GPT-5.5 e o Claude Opus em capacidades de ponta no curto prazo, segue outro caminho: pressionar o custo de migração dos desenvolvedores a um nível impossível de ignorar. Oferecer teste gratuito do modelo não é novidade, mas cortar 75% apenas 72 horas após o lançamento é uma declaração – dizendo a todos os desenvolvedores que ainda estão em dúvida: eu economizo o custo da sua migração.
Quem conhece este círculo sabe que a DeepSeek, ao lançar o R1 em janeiro do ano passado, usou o mesmo conjunto: desempenho suficiente, preço esmagador. Aquela onda desencadeou diretamente a guerra de preços dos modelos abertos chineses, e OpenAI, Anthropic e Google posteriormente fizeram várias rodadas de ajustes de preços.
Desta vez, parece ser o mesmo roteiro.
Quem não aguenta primeiro
Os concorrentes domésticos já reagiram. As ações da MiniMax caíram 9% durante o pregão em Hong Kong, e a conhecida empresa de modelos de base Knowledge Atlas (Zhipu) também caiu na mesma proporção. Isso não é porque os modelos são ruins, mas porque seu espaço de precificação foi diretamente comprimido pelo preço promocional do V4-Pro.
Em termos simples: você ainda quer vender seu modelo nacional por $1/milhão de tokens hoje? Desenvolvedores abrem o console da DeepSeek e veem 0,036 dólar americano por um milhão de tokens – como você explica por que deveria ser 27 vezes mais caro?
OpenAI e Anthropic provavelmente não acompanharão no curto prazo. Sua estratégia sempre foi "preço alto, qualidade alta" – clientes pagam mais por confiabilidade, SLA, conformidade e suporte empresarial. Mas quem realmente sofre é a camada intermediária:
- Mistral, Cohere – players fechados com preços médios
- Zhipu, MiniMax, Moonshot no mercado doméstico
- Um monte de pequenos fabricantes com "custo-benefício"
Eles não podem dizer que são mais baratos que a DeepSeek, nem que são mais fortes que o GPT-5.5. Essa pressão torna seu posicionamento difuso.
Os efeitos colaterais deste movimento
Essa abordagem da DeepSeek tem um custo óbvio: a margem bruta pode ser negativa.
O V4-Pro é um modelo MoE com 1,6 trilhão de parâmetros, ativando 49 bilhões de parâmetros a cada inferência. Com essa escala rodando em Huawei Ascend 950PR, o custo marginal por token não será muito maior que o do Gemini Flash ou GPT-5.4-Nano – mas comparado ao preço promocional, é quase certo que está dando prejuízo.
Então por que fazer isso? A resposta é provavelmente – a DeepSeek está tratando "número de usuários" e "frequência de uso" como pontos de dados centrais para a próxima rodada de financiamento e IPO. Há alguns dias, houve notícias de que Liang Wenfeng começou a conversar com investidores externos – a primeira vez em três anos que abre mão da recusa a VCs. A qualidade do modelo já alcançou o segundo escalão, o próximo passo precisa contar a história de "participação de mercado de desenvolvedores".
Barato por si só não é uma barreira. Barato + qualidade suficiente + pesos abertos + API estável é que é. Se no próximo mês os downloads do V4-Pro no Hugging Face e as chamadas reais de API continuarem explodindo, esse movimento valeu a pena.
Quanto aos outros, se vão acompanhar? Antes de junho deve haver uma resposta.
Fontes de referência: DeepSeek Slashes Fees for New AI Model in Chinese Price War (Bloomberg); DeepSeek slashes AI model costs, reignites price war in sector (Investing.com / Reuters); DeepSeek V4-Pro Price Cut: 75% (TheNextWeb); China's DeepSeek Slashes AI Prices With 75% Discount on V4-Pro Model (Republic World); CocoLoop, DeepSeek's Long-Awaited New Model Fails to Narrow US Lead in AI (Bloomberg)