DeepSeek lanzó la versión final de su producto estrella el miércoles sin ninguna publicación de blog ni anuncio. La clave fue una celda de la tabla: la versión del modelo listada para “deepseek-v4-pro” en la página de precios de la API ahora dice DeepSeek-V4-Pro-0813.
El costo de usar este modelo es de alrededor de 0,435 y 0,87 dólares por millón de tokens (la unidad básica de información que un modelo puede manejar) de entrada y salida. Así que la estructura de precios se mantiene igual, pero lo que cambió son los pesos subyacentes.
Deepseek V4 Pro ha estado en circulación desde abril, con un precio un 98% inferior al de GPT-5 Pro, y cada laboratorio independiente que lo probó estaba probando una vista previa. DeepSeek lo dijo el 31 de julio, cuando impulsó V4-Flash a disponibilidad general y señaló que la API Pro “no había cambiado” y que el lanzamiento oficial “seguiría pronto”. La ficha del modelo en Hugging Face, el repositorio de referencia para proyectos de IA de código abierto, todavía describe la serie V4 como “una versión preliminar”.
Así, las puntuaciones ampliamente circuladas describen una construcción que DeepSeek consideró inacabada. Nadie fuera de la empresa ha evaluado de forma independiente la versión 0813 todavía.
La empresa publicó una comparación en 10 benchmarks de agentes. En los ocho donde Fable 5 u otro modelo tiene la ventaja, las diferencias son pequeñas.
Si promedias la ventaja relativa de Fable 5 en los benchmarks, obtienes un 5,3%. Si eliminas Humanity’s Last Exam sin herramientas —donde DeepSeek puntúa 42,7 contra 53,3, una diferencia del 10,6% que lo sesga todo— las filas restantes promedian un 2,8%.
Los precios son públicos en ambos lados, y aquí es donde la comparación deja de ser reñida. Fable 5 cuesta 10 dólares por millón de tokens de entrada y 50 dólares por millón de salida. V4 Pro cuesta 0,435 y 0,87 dólares, con entrada en caché a 0,003625 dólares. Con tasas combinadas, eso es 30 dólares contra 0,65 dólares, aproximadamente 46 veces, o el 4.600% del costo. Ese es el tipo de diferencia que importa cuando se gestiona un negocio y se utilizan herramientas de IA a escala.
El costo por tarea completada es mayor, porque Fable 5 piensa más tiempo y escribe más. Artificial Analysis lo midió en 3,15 dólares por tarea de benchmark contra 3 céntimos para V4-Flash, unas 105 veces más barato. El CEO de Hugging Face, Clément Delangue, estimó la diferencia en más de 31 dólares por tarea contra aproximadamente 0,04 dólares. Todavía no existe una cifra por tarea para el 0813.
La propia gama de Anthropic complica el precio premium. Claude Opus 5 supera en puntuación a Fable 5 en la mayoría de los benchmarks a la mitad de precio.
DeepSeek puntuó estos por sí misma, en una infraestructura que no ha lanzado. Su nota de julio especificaba el modo mínimo de DeepSeek Harness “que se lanzará pronto”, funcionando al máximo esfuerzo con alta creatividad. Dos de los diez benchmarks, DSBench-FullStack y DSBench-Hard, son conjuntos de pruebas internos sin una tabla de clasificación pública para compararlos.
Sin embargo, la dirección es consistente. Los laboratorios chinos de pesos abiertos siguen aterrizando a pocos puntos de la frontera americana a una fracción del precio: Kimi K3 superó a Fable 5 y GPT-5.6 Sol en su lanzamiento, y DeepSeek y Xiaomi han estado reduciendo los costos de vanguardia en un 99% mientras los laboratorios estadounidenses van en la dirección opuesta. Los pesos de DeepSeek tienen licencia MIT y están en Hugging Face, por lo que la verificación independiente está a una descarga de distancia.
