ChatGPT, Claude sau DeepSeek: pe care il alegi

Un milion de token-uri prin modelul de varf de la OpenAI costa 10 dolari la intrare si 50 la iesire. Aceeasi cantitate prin modelul mare de la DeepSeek costa 1,32 dolari la intrare si 3,96 la iesire. Diferenta e de aproape opt ori la intrare si de peste douasprezece ori la iesire, si ea nu vine dintr-o diferenta de calitate de acelasi ordin. De aici pleaca toata discutia: intrebarea utila nu e care model e cel mai bun, ci pe care il pui pe care treaba. E prima intrebare pe care o punem la fiecare asistent AI pe care il construim pentru o firma, inainte sa deschidem vreun cont.

Articolul a fost publicat in aprilie si reverificat pe 9 septembrie 2026, direct pe paginile de preturi si pe documentatia celor trei furnizori. Intre timp s-au schimbat si generatiile de modele, si argumentul principal al comparatiei.

Preturile de lista, la 9 septembrie 2026

Un token e o bucata de text, cam trei sferturi dintr-un cuvant in engleza, dupa regula de calcul din documentatia Anthropic. Deci un milion de token-uri inseamna, foarte aproximativ, 750.000 de cuvinte.

Doua precizari care schimba cifrele din tabel. La DeepSeek, tarifele de mai sus sunt cele de varf, aplicate la orele de trafic mare declarate in documentatie; in restul timpului sunt injumatatite, iar cand o parte din text a mai fost trimisa o data si e citita din memoria temporara, intrarea scade de cateva zeci de ori. La OpenAI si Anthropic, decontarea la pachet si memoria temporara reduc si ele factura, dupa reguli publicate de fiecare.

Toate cifrele de aici vin de pe paginile furnizorilor. Sunt bune pentru preturi si limite, care sunt fapte pe care si le asuma. Nu sunt bune pentru comparatii de calitate, unde fiecare isi alege testele la care iese bine.

Fereastra de context nu mai desparte modelele

In primavara, argumentul cel mai des folosit pentru Claude era ca tine mai mult text deodata decat ChatGPT. Nu mai e adevarat, si asta e cea mai mare schimbare de atunci incoace.

OpenAI publica azi o fereastra de 1,05 milioane de token-uri pentru modelele curente. Anthropic scrie ca modelele de la generatia 4.6 in sus includ fereastra de un milion la pretul standard. DeepSeek listeaza tot un milion pentru modelele V4. Practic, oricare dintre cele trei inghite un dosar intreg fara sa se planga.

Ce inseamna pentru cine alege: criteriul a disparut. Daca cineva iti vinde un model pe argumentul ca “tine mai mult text”, argumentul e vechi de o generatie.

ChatGPT castiga la ecosistem si la oamenii care il stiu deja

Avantajul lui nu e tehnic, e de adoptie. Jumatate din echipa il foloseste deja acasa, deci instruirea e mai scurta. Are cele mai multe integrari gata facute cu programele obisnuite de birou si cea mai bogata oferta de asistenti construiti in interfata, fara programator.

Slabiciunea e aceeasi de cand a inceput: raspunde cu aceeasi siguranta si cand stie, si cand nu. Pe subiecte de nisa, verificarea ramane obligatorie.

Pe partea de date, documentatia OpenAI spune ca ce trimiti prin API nu se foloseste la antrenarea modelelor decat daca optezi explicit, ca jurnalele pentru monitorizarea abuzului se pastreaza pana la 30 de zile si ca pentru clientii aprobati exista o varianta fara nicio retentie. Sunt reguli de cont de business si nu se aplica automat unui cont gratuit de consumator.

Claude e alegerea pe documente lungi si pe scris

Se descurca mai bine acolo unde raspunsul cere prudenta si citit atent: contracte, caiete de sarcini, rapoarte, texte care trebuie sa sune a om. Recunoaste mai des ca nu stie, ceea ce e enervant intr-o demonstratie si util intr-o firma.

In schimb are un ecosistem mai mic de aplicatii gata facute si nu genereaza imagini. Daca ai nevoie de un asistent conectat la zece programe cu un clic, nu el e drumul scurt.

DeepSeek e ieftin, si intrebarea care ramane e unde ajung datele

Aici merita spus deschis ce toata lumea se fereste sa scrie. Politica de confidentialitate DeepSeek afirma direct ca datele personale sunt colectate, prelucrate si stocate in Republica Populara Chineza. Nu e o banuiala, e formularea din propriul document. Tot acolo scrie ca utilizatorul are dreptul sa se opuna folosirii datelor sale pentru antrenarea modelelor.

Ce inseamna asta practic pentru o firma din Romania: transferul de date personale in afara Uniunii Europene e un capitol separat din GDPR, cu conditii proprii de indeplinit. Nu e interzis si nu e o poveste de spaima, dar nici nu se rezolva bifand o casuta la inregistrare.

Pozitia noastra, ca sa fie clara: DeepSeek e o alegere buna pentru volum mare de text care nu contine date de oameni. Pentru orice atinge clientii, nu il recomandam prin interfata sau prin API-ul lui public.

Gemini si modelele rulate pe server propriu, in doua randuri

Daca firma lucreaza deja in suita de birou Google, Gemini e cea mai scurta cale, fiindca sta in aceleasi documente si in aceeasi casuta de email. Preturile de API sunt in aceeasi zona cu restul: 0,75 dolari la intrare si 3,75 la iesire pentru un milion de token-uri, la modelul rapid din generatia curenta.

Cealalta varianta e un model cu greutati publice, instalat pe un server al firmei. Nu are pret de lista, are cost de infrastructura si de administrare, si merita discutata doar cand exista o restrictie reala pe date.

Abonamentul pe om e alta socoteala decat API-ul

API-ul se plateste la consum, abonamentul se plateste pe cap de om, si cele doua nu se compara direct. Anthropic publica pe pagina proprie: 20 de dolari pe luna pentru contul Pro platit lunar, 17 la plata anuala; la echipa, 25 de dolari pe loc lunar sau 20 la plata anuala.

OpenAI isi publica planurile pe propria pagina de preturi. Nu le trecem aici, fiindca la verificarea din 9 septembrie nu le-am putut confirma la sursa, iar o cifra neconfirmata nu intra intr-un articol de-al nostru. Merita citite acolo inainte de a semna ceva. Planurile de echipa, cu preturile verificate ulterior, le-am comparat separat, in articolul despre abonamentele AI pentru echipa.

Regula practica: pentru zece oameni care folosesc AI la munca de zi cu zi, abonamentele sunt cheltuiala principala. Consumul de API devine linia mare din factura abia cand un automatism ruleaza de mii de ori pe zi.

Ce alegi, in functie de ce ai de facut

Ultimul rand e singurul unde nu exista compromis. Restul se pot schimba intre ele fara drama, si de obicei se si schimba dupa primele saptamani de folosit. Daca ajungi la varianta cu server propriu, discutia nu mai e despre modele, ci despre unde sta serverul si cine il administreaza.

Nota: Modelul pe care il folosesti in firma nu are nicio legatura cu modelul care te citeaza pe tine. Sunt doua lucruri diferite, confundate des: ca sa apari in raspunsurile asistentilor AI cand cineva cauta un furnizor ca tine se lucreaza pe site, nu pe abonament. Aia e optimizarea pentru raspunsurile motoarelor AI.

Alege pe treaba, si pune-ti reverificarea in calendar

In cinci luni de la publicarea acestui articol s-au schimbat generatiile la toti trei furnizorii si s-a inchis diferenta de fereastra de context, care era atunci argumentul principal al comparatiei. Orice clasament scris azi are aceeasi durata de viata.

Ce ramane stabil e criteriul: alegi dupa ce ai de facut si dupa unde au voie sa ajunga datele, nu dupa cine a castigat ultimul test. Pui in calendar o reverificare la trei luni si tratezi abonamentul ca pe o cheltuiala pe care o poti opri, nu ca pe o infrastructura in care ai investit.

Cele mai multe firme ajung sa foloseasca doua, pe lucruri diferite. E un rezultat bun, nu o nehotarare.