Een rekenmachine-app op een telefoon ligt op uitgeprinte grafieken, met op de achtergrond schermen vol koersgrafieken.
Nieuws6 augustus · 12:115 min leestijd

DeepSeek kondigt een brede prijsverhoging aan voor zijn API

DeepSeek kondigt op zijn eigen prijspagina een brede verhoging aan van alle API-tarieven, zonder bedrag of datum. De eerder aangekondigde piektarieven zijn van die pagina verdwenen, en elke tokenbegroting die op prijs rustte moet opnieuw door de rekenmachine.

DeepSeek verhoogt binnenkort de prijzen van al zijn API-diensten en noemt die verhoging op zijn eigen prijspagina significant, zonder een bedrag of een ingangsdatum te geven.

De tarieven staan er vandaag nog onveranderd op: 0,14 dollar per miljoen invoertokens bij een cachemisser en 0,28 dollar per miljoen uitvoertokens voor V4-Flash, 0,435 en 0,87 dollar voor V4-Pro. Voor een Nederlands team dat DeepSeek juist om de prijs draait, in agents, bulkverwerking of een RAG-opstelling, is dat een begroting die op een getal rust waarvan de leverancier zelf al heeft gezegd dat het omhooggaat. Hoe hard, en vanaf wanneer, is niet bekend.

Wat er precies op de prijspagina staat

In voetnoot 2 bij de prijstabel schrijft DeepSeek dat het van plan is de prijzen voor zijn API-diensten breed te verhogen, "in the near future", met "a significant increase expected", en dat gebruikers hun verbruik daarop moeten inrichten. Het definitieve prijsplan volgt in een officiële aankondiging. Het bedrijf plaatste die mededeling donderdag op zijn ontwikkelaarsplatform, ruim een week na de release van DeepSeek-V4-Flash-0731, een lichte versie van de V4-reeks met 284 miljard parameters, zo meldt de South China Morning Post.

Dezelfde voetnoot zei tot deze week iets heel anders. In de gearchiveerde versie van 3 augustus staat op precies die plek nog de aangekondigde piek- en daltarieven, met een verdubbeling tijdens de Chinese piekuren. Die tekst is van de pagina verdwenen. Waar DeepSeek eind juli bij de publieke beta van V4-Flash nog het dubbele tarief tussen 8:00 en 12:00 Nederlandse zomertijd aankondigde, staat er nu een verhoging over de hele linie. Niet duurder in de ochtend, maar duurder.

Het logo van DeepSeek, een paarse walvis naast het woordmerk deepseek. Bron: RoadMaster19 / Wikimedia Commons (CC BY 4.0)
Het logo van DeepSeek, een paarse walvis naast het woordmerk deepseek. Bron: RoadMaster19 / Wikimedia Commons (CC BY 4.0)

Blijft het prijsvoordeel overeind

Dat hangt af van de omvang, en die is nog onbekend. Wel is te zien hoeveel ruimte DeepSeek heeft. Meetbureau Artificial Analysis komt voor V4-Flash uit op een gemengde prijs van 0,06 dollar per miljoen tokens, tegen 0,17 voor OpenAI's GPT-5.6 Luna, bij een intelligentiescore van 50 tegen 51. Het gat met de dichtstbijzijnde westerse concurrent is dus een kleine factor drie, geen orde van grootte. Zou DeepSeek zijn tarieven verdubbelen, de stap die het voor de piekuren al aankondigde, dan is dat voordeel tegenover Luna vrijwel weg.

Tegenover de zwaardere modellen ligt het anders. Gemeten als gewogen kosten per gestandaardiseerde taak komt V4-Flash volgens diezelfde meting uit op ongeveer 0,03 dollar, tegen 0,86 voor Kimi K3, 1,86 voor GPT-5.6 Sol en 3,15 voor Claude Fable 5. Daar kan een forse verhoging bij zonder dat DeepSeek uit de goedkope categorie valt.

Gewogen kosten in dollar om een gestandaardiseerde taak uit de Intelligence Index af te ronden, volgens Artificial Analysis

De rekensom die telt is dus niet of DeepSeek duurder wordt, maar tegen welk alternatief je hem afzet. Draai je taken waarvoor Luna of een ander goedkoop model volstaat, dan kan de verhoging het verschil wegnemen. Vervang je er een topmodel mee, dan blijft er ook na een stevige stap nog veel marge over.

Waarom de prijs nu omhoog moet

De vraag is hard gegroeid. V4-Flash stond in het weekoverzicht van modelplatform OpenRouter over 27 juli tot 2 augustus bovenaan met 7,22 biljoen verwerkte tokens, met Chinese modellen op de eerste vier plaatsen. Op 1 augustus verwerkte het model 8 biljoen tokens op OpenCode, waarvan 5 biljoen via gratis proeven en 3 biljoen betaald. Dat is precies het patroon waarin een lage prijs vraag aantrekt die daarna rekencapaciteit kost.

Die capaciteit moet ergens vandaan komen. The Information meldt dat DeepSeek zijn tweede financieringsronde zou hebben hervat, de ronde van minstens 10 miljard yuan die het bedrijf ruim een week geleden stillegde nadat een besloten investeerdersgesprek uitlekte. Dat kapitaal was bedoeld voor datacenters en rekenkracht. Bevestigd is die hervatting niet door DeepSeek zelf.

Een bodem die geen natuurwet was

Een aankondiging zonder cijfer is op zichzelf al informatie. DeepSeek bouwde zijn positie op één belofte, dat capabele modellen bijna niets hoeven te kosten, en zet nu zelf de eerste stap terug. De prijsoorlog die het lab ontketende, dwong OpenAI, Anthropic en de Chinese concurrentie tot verlagingen die op dezelfde aanname rustten.

Daarmee verschuift de tokenprijs van een gegeven naar een variabele, en dat geldt voor elke aanbieder in dit veld. Een applicatie die aan één model vastzit, koopt niet alleen de kwaliteit van dat model in, maar ook het prijsbeleid van de partij erachter. Kunnen wisselen is op dit moment geen luxe, maar dekking.

Veelgestelde vragen

Alisina Nawabi
Geschreven doorAlisina Nawabi

AI Product Engineer & Solutions Architect

Niet vastzitten aan één model

Als de tokenprijs van je leverancier zomaar kan verschuiven, wil je een opstelling waarin je van model kunt wisselen zonder je applicatie te herbouwen. Ik denk mee over die keuze, ontwerp de architectuur eromheen en bouw en automatiseer het geheel, self-hosted waar dat kan.

Meer informatie

Dit artikel is geproduceerd samen met het Agent Team. Meer over de redactie.

Genoemde integraties

Dit artikel noemt deze tools. Ik koppel ze op maat aan je eigen systemen.

Gerelateerde artikelen

DeepSeek zet V4-Flash in publieke beta en rekent in piekuren straks het dubbele
Nieuws
5 min

31 jul 12:27

DeepSeek zet V4-Flash in publieke beta en rekent in piekuren straks het dubbele

DeepSeek zet V4-Flash in publieke beta met fors hogere scores op agent-taken, en kondigt aan dat de tarieven tijdens piekuren verdubbelen. Dat piekblok valt precies in de Nederlandse werkochtend.

Moonshot lanceert Kimi K3, het grootste open AI-model ter wereld
Nieuws
4 min

18 jul 06:11

Moonshot lanceert Kimi K3, het grootste open AI-model ter wereld

Moonshot AI bracht Kimi K3 uit, met 2,8 biljoen parameters het grootste open-weight model ter wereld. De benchmarks zetten het vlak achter Claude en GPT, tegen een fractie van de prijs.

Microsoft test Kimi K3 om Copilot goedkoper te draaien
Nieuws
4 min

20 jul 22:12

Microsoft test Kimi K3 om Copilot goedkoper te draaien

Microsoft zet het Chinese open-weight model Kimi K3 op Azure en onderzoekt of het Copilot-functies kan overnemen die nu op OpenAI en Anthropic draaien. The Information becijfert de mogelijke besparing op tot 600 miljoen dollar.

Open-weight ontwijkt de Amerikaanse lock-in en belandt in Beijing
Inzicht
6 min

18 jul 17:00

Open-weight ontwijkt de Amerikaanse lock-in en belandt in Beijing

Bedrijven kiezen open-weight modellen om onder de Amerikaanse AI-lock-in uit te komen. Maar de sterkste open modellen komen nu uit Chinese labs. Zo ruil je één afhankelijkheid in voor een jurisdictierisico, tenzij je echt zelf host.

Moonshot bereidt Kimi K3 voor: een open model dat mikt op Anthropics Opus 4.8
Nieuws
3 min

16 jul 18:15

Moonshot bereidt Kimi K3 voor: een open model dat mikt op Anthropics Opus 4.8

Moonshot brengt naar verluidt binnen enkele dagen Kimi K3 uit, een open model van 2 tot 3 biljoen parameters dat volgens de Financial Times Anthropics Opus 4.8 moet evenaren. Wat dat betekent voor je vendor lock-in en self-hosting.

Chinese militaire onderzoekers trainen defensiesystemen op output van OpenAI en Anthropic
Nieuws
5 min

31 jul 12:12

Chinese militaire onderzoekers trainen defensiesystemen op output van OpenAI en Anthropic

Reuters vond in ruim tachtig Chinese papers en patenten dat aan het leger gelieerde onderzoekers output van OpenAI- en Anthropic-modellen gebruiken voor drones, doelherkenning en socialemediamonitoring. Dat verhardt het debat over modeltoegang.