# DeepSeek costa 30 volte meno di ChatGPT. OpenAI non risponde.

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Autore: Giorgio Perillo
Aggiornato: 2026-10-01
Categoria: Intelligenza Artificiale

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**DeepSeek ha appena rilasciato V4-Pro e V4-Flash, due modelli AI open-weight che costano una frazione di quello che chiedono OpenAI, Google e Anthropic , e la differenza di prezzo è così grande da sembrare un errore di stampa.**

## Quanto costano davvero V4-Pro e V4-Flash rispetto ai concorrenti

DeepSeek ha pubblicato questa settimana i due modelli su Hugging Face con licenza MIT. **V4-Flash** processa un milione di token in input a **0,14 dollari**, meno di qualsiasi alternativa comparabile di OpenAI o Google.

**V4-Pro** arriva a 1,74 dollari per milione di token in input contro i 5 dollari di GPT-5.5 e i 3 dollari di Claude Sonnet 4.6. È uno scarto che, su uso intensivo, vale migliaia di euro al mese per chi costruisce applicazioni AI.

📌 **Da sapere:** V4-Pro è attualmente il più grande modello open-weight disponibile al pubblico, con **1,6 trilioni di parametri totali** e 49 miliardi attivi per inferenza. Supera Kimi K2.6 (1,1 trilioni) e GLM-5.1 (754 miliardi).

## L’architettura che rende possibile tutto questo

Il motivo per cui DeepSeek può praticare questi prezzi non è un’iniziativa commerciale, è un’innovazione tecnica concreta. Il nuovo sistema di **attenzione ibrida** , che combina compressione dei token con sparse attention , riduce i calcoli necessari su contesti lunghi in modo drastico.

Per elaborare un contesto da **un milione di token**, V4-Pro usa solo il 27% dei FLOP e il 10% della KV cache rispetto al predecessore V3.2. V4-Flash scende ancora: 10% dei FLOP e 7% della KV cache.

Meno calcoli = meno server = prezzi più bassi. Semplice, ma nessun altro ci è arrivato così in fretta.

I modelli sono stati addestrati su **33 trilioni di token** (V4-Pro) e 32 trilioni (V4-Flash), con attenzione particolare al multilingua e raffinati tramite distillazione da modelli specialistici interni. Un dettaglio che conta: entrambi girano su GPU Nvidia *e* sui chip **Huawei Ascend**, il che significa che DeepSeek ha già ridotto la propria dipendenza dall’hardware americano soggetto a restrizioni all’export.

## Cosa cambia per OpenAI e Google , e per chi usa l’AI in Italia

💡 **L’analisi:** OpenAI e Anthropic stanno introducendo limiti d’uso e aumenti di prezzo proprio mentre DeepSeek pubblica modelli più grandi a costi inferiori: questo non è un caso isolato, è una pressione strutturale che costringerà i big americani a giustificare i propri margini con qualcosa che DeepSeek non offre ancora , brand trust, integrazione ecosistema, conformità normativa europea. Chi costruisce prodotti AI in Italia dovrebbe almeno testare V4-Flash adesso.

Sul benchmark GDPval-AA di Artificial Analysis, V4-Pro raggiunge **1.554 punti Elo** superando tutti gli open-weight esistenti. DeepSeek riconosce nel [report tecnico citato da The Decoder](https://the-decoder.com/as-agentic-ai-pushes-rivals-to-raise-prices-and-cap-usage-deepseek-ships-a-good-enough-model-for-almost-nothing/) che il modello rimane leggermente sotto GPT-5.4 e Gemini 3.1 Pro, con un ritardo stimato di tre-sei mesi dai modelli frontier closed-source.

Onestamente, tre-sei mesi di gap a un decimo del prezzo è un affare che molte aziende farebbero subito.

Per chi sviluppa in Italia , startup, agenzie, freelance che integrano AI nei propri servizi , questi prezzi cambiano i conti in modo concreto. V4-Flash a 0,14 dollari per milione di token rende fattibili casi d’uso che con GPT-5.5 sarebbero semplicemente fuori budget.

L’unica riserva seria riguarda la questione dei dati: affidarsi a un’infrastruttura cinese per [elaborare testi sensibili](https://menteinformatica.it/intelligenza-artificiale/sicurezza-chatbot-ai-consigli-privacy/) di clienti europei è una scelta che va valutata con attenzione, specialmente dopo l’entrata in vigore dell’AI Act.

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