# DeepSeek vs EvalCore DeepSeek registra 372.761.591 visitas mensais com crescimento de +4,3% mês a mês e preços Freemium. EvalCore registra 0 visitas mensais com crescimento de 0% e preços Grátis. | Métrica | [DeepSeek](https://openaitools.app/pt/tool/deepseek) | [EvalCore](https://openaitools.app/pt/tool/evalcore) | | :--- | :--- | :--- | | URL do site | https://www.deepseek.com | https://evalcore.cc | | Categorias | Large Language Models (LLMs), Modelos de IA de código aberto, AI API, Chatbot de IA | Testes com IA, Ferramentas de desenvolvimento com IA, Large Language Models (LLMs), AI Agent | | Modelo de preços | Freemium | Grátis | | Visitas mensais | 372.761.591 | 0 | | Taxa de crescimento mensal | +4,3% | 0% | | Mercado principal | China | Global | | Visitas diretas | 291.585.405 | 0 | | Nota de avaliação | 4,8 | 4,8 | | Contagem de favoritos | 44 | 0 | | Plataformas suportadas | Site | Site | ## DeepSeek A DeepSeek (Hangzhou DeepSeek Artificial Intelligence Co., Ltd.) é uma organização de pesquisa em IA de fronteira que disruptou o mercado global de LLMs ao combinar a transparência do open-weight com avanços em eficiência de Mixture-of-Experts (MoE) e de raciocínio por aprendizado por reforço. Após os lançamentos marcantes do DeepSeek-V3 e do modelo de raciocínio DeepSeek-R1 revisado por pares, a DeepSeek apresentou em 2026 a geração DeepSeek-V4 — com arquitetura de atenção híbrida e janela de contexto nativa de 1 milhão de tokens — no DeepSeek-V4-Pro (1,6T parâmetros totais, 49B ativos por token) e no DeepSeek-V4.1-Flash (284B parâmetros totais, 13B ativos por token). Os usuários podem interagir com o DeepSeek de três formas: totalmente grátis pelo portal web para consumidores (chat.deepseek.com) e pelos apps móveis, com alternadores de um clique para pensamento profundo e busca na web em tempo real; pela API para desenvolvedores compatível com a OpenAI hospedada pela DeepSeek; ou auto-hospedando os checkpoints open-weight da DeepSeek (incluindo V3, R1, Prover-V2 e variantes destiladas de Qwen/Llama) em infraestrutura privada. Os modelos se destacam em matemática competitiva, design de algoritmos, engenharia de software em nível de repositório e extração de dados estruturados, com cache de contexto automático na API que reduz em mais de 95% o custo de prompts repetidos. No fim de 2026, o DeepSeek continua sendo a referência de custo-benefício para desenvolvedores e fluxos de automação. Enquanto a interface de chat para consumidores permanece gratuita, sem um nível de assinatura obrigatório de US$ 20/mês, a API para desenvolvedores passou, no fim de 2026, a dois endpoints principais — `deepseek-flash` e `deepseek-v4-pro` — com preços por horário do dia. Chamadas de API em horário de baixa demanda custam apenas US$ 0,15 por milhão de tokens de entrada (US$ 0,003 em acertos de cache) e US$ 0,60 por milhão de tokens de saída no Flash, e US$ 0,66 de entrada / US$ 1,98 de saída no V4-Pro, uma fração do custo de modelos de fronteira ocidentais comparáveis. **Preços e planos:** App de chat web e móvel gratuito em chat.deepseek.com; API compatível com a OpenAI com pagamento por uso e tarifas de baixa demanda de US$ 0,15/1M de entrada (US$ 0,003 em acerto de cache) e US$ 0,60/1M de saída para deepseek-flash (V4.1-Flash), e US$ 0,66/1M de entrada (US$ 0,022 em acerto de cache) e US$ 1,98/1M de saída para deepseek-v4-pro (horários de pico de segunda a sexta em UTC são cobrados em dobro). - **Atenção híbrida DeepSeek-V4 e contexto de 1M:** Aproveita uma arquitetura Mixture-of-Experts esparsa (49B parâmetros ativos de 1,6T no V4-Pro) para processar até 1 milhão de tokens com latência e sobrecarga de memória mínimas. - **Raciocínio transparente com cadeia de pensamento:** Pioneirado pelo DeepSeek-R1 e integrado aos modos de pensamento V3.2 e V4, expõe a autoverificação passo a passo para matemática, lógica e depuração de código complexos. - **Cache de contexto automático e preços de API fora de pico:** Reduz o custo dos tokens de entrada para US$ 0,003/1M no Flash e US$ 0,022/1M no V4-Pro em acertos de cache, com tarifas 50% menores nos horários de baixa demanda em UTC. - **Assistente gratuito de web e mobile para consumidores:** Oferece acesso gratuito em chat.deepseek.com e no iOS/Android com upload de documentos, modo de raciocínio e busca na web, sem colocar os modelos principais atrás de paywall. - **Ecossistema open-weight e liberdade de auto-hospedagem:** Oferece pesos abertos do DeepSeek-V3, R1, variantes destiladas e modelos Prover no Hugging Face e no GitHub para que empresas possam implantar em ambientes isolados. **Pontos fortes:** App web e móvel para consumidores totalmente gratuito, com raciocínio profundo e busca na web incluídos; Tarifas de token de API ultrabaixas (US$ 0,15/0,60 no Flash, US$ 0,66/1,98 no V4-Pro fora de pico) com até 98% de economia em entradas em cache; A compatibilidade direta com a API da OpenAI torna trivial alternar ou rotear entre modelos; Uma linhagem sólida de open-weight permite que as equipes auto-hospedem ou ajustem modelos sem dependência de fornecedor **Limitações:** A API hospedada e o app web armazenam dados em servidores na China, gerando restrições de conformidade para algumas empresas e agências governamentais ocidentais; O preço da API em horário de pico (01:00–04:00 e 06:00–10:00 UTC, de segunda a sexta) dobra o custo por token em relação às tarifas fora de pico; Falta modo de voz nativo, geração de vídeo e integrações com suítes de produtividade oferecidas pelo ChatGPT e pelo Google Gemini [Profile (Markdown)](https://openaitools.app/pt/tool/deepseek.md) ## EvalCore EvalCore resolve uma falha comum na engenharia de IA: você ajusta um prompt, troca de modelo ou atualiza uma dependência, e algo quebra em silêncio na produção. Em vez de reexecutar chamadas caras e não determinísticas no CI, o EvalCore trata o comportamento da IA como um snapshot. Uma avaliação é apenas um arquivo YAML descrevendo um alvo e um conjunto de dados JSONL, com scorers empilhados para definir o que é "bom". A primeira execução acontece ao vivo contra um modelo real: qualquer endpoint compatível com OpenAI, vLLM, Ollama, uma API REST própria, um comando de shell ou traces de OpenTelemetry/OpenInference. Cada requisição e resposta é gravada em um cassette SQLite local, com chave baseada no hash da requisição canônica, e o resumo traz tokens e custo. A partir daí, o CI reproduz essas gravações byte a byte com `--cache replay`: sem rede, sem chaves de API, sem modelo juiz instável, e entradas idênticas sempre geram o mesmo veredito. Como o cassette é commitado no repositório, a comparação com `--baseline main` falha apenas em regressões reais, e o código de saída do processo barra o pipeline. Trials, comparações de modelos, traces de agentes, gates e relatórios são algumas linhas de YAML ou uma flag, não um framework. É distribuído como um pequeno binário em Rust, funciona com qualquer linguagem do lado do alvo e não coleta telemetria. **Preços e planos:** Gratuito e de código aberto sob licença Apache-2.0, com custo zero no CI graças à reprodução offline de cassettes. Instale via cargo ou binários pré-compilados; sem cadastro, sem servidor e sem telemetria. - **Grave uma vez, reproduza sempre:** Uma execução ao vivo captura cada requisição e resposta do modelo em um cassette SQLite local que o CI reproduz offline, de forma determinística e gratuita. - **Qualquer coisa pode ser alvo:** Aponte o EvalCore para endpoints compatíveis com OpenAI, vLLM, Ollama, suas APIs REST, comandos de shell ou traces OTel/OpenInference — sem SDK. - **Scorers que definem o 'bom':** Empilhe scorers como contains e rubricas de juiz em YAML para expressar exatamente como é uma resposta correta em cada caso. - **Gates de regressão e baselines:** Compare com uma branch base para que apenas regressões reais falhem e use o código de saída para barrar seus pull requests. - **Custo, tokens e relatórios integrados:** Cada resumo informa uso de tokens e gasto nas execuções ao vivo, enquanto trials, comparações e histórico dão uma visão clara ao longo do tempo. **Pontos fortes:** Realmente gratuito e de código aberto sob Apache-2.0, sem preço por uso; A reprodução offline determinística remove do CI as chamadas caras e instáveis; Um único binário sem dependências, independente da linguagem da sua aplicação; A configuração é YAML e JSONL, o que facilita revisar e versionar as suítes **Limitações:** Exige toolchain Rust ou binário pré-compilado e familiaridade com a linha de comando; Os cassettes precisam ser gravados ao vivo primeiro, então a configuração inicial requer acesso real à API; Sem painel hospedado: resultados e histórico vivem no repositório e nos logs do CI [Profile (Markdown)](https://openaitools.app/pt/tool/evalcore.md) ## Perguntas frequentes ### Como DeepSeek e EvalCore se comparam em tráfego mensal? DeepSeek tem 372.761.591 visitas mensais, enquanto EvalCore tem 0. As estimativas de tráfego descrevem o tamanho da audiência, não a qualidade do produto. ### Como as taxas de crescimento se comparam? DeepSeek tem taxa de crescimento mês a mês de +4,3%; EvalCore tem 0%. ### Como os preços se comparam? DeepSeek: Freemium. App de chat web e móvel gratuito em chat.deepseek.com; API compatível com a OpenAI com pagamento por uso e tarifas de baixa demanda de US$ 0,15/1M de entrada (US$ 0,003 em acerto de cache) e US$ 0,60/1M de saída para deepseek-flash (V4.1-Flash), e US$ 0,66/1M de entrada (US$ 0,022 em acerto de cache) e US$ 1,98/1M de saída para deepseek-v4-pro (horários de pico de segunda a sexta em UTC são cobrados em dobro). EvalCore: Grátis. Gratuito e de código aberto sob licença Apache-2.0, com custo zero no CI graças à reprodução offline de cassettes. Instale via cargo ou binários pré-compilados; sem cadastro, sem servidor e sem telemetria. ## Alternativas | # | Nome da ferramenta | Visitas mensais | Taxa de crescimento mensal | Modelo de preços | Summary | Profile (Markdown) | | :--- | :--- | :--- | :--- | :--- | :--- | :--- | | 1 | [ChatGPT](https://openaitools.app/pt/tool/chatgpt-4) | 6.048.022.723 | +2,2% | Freemium | Oferece raciocínio multimodal e ferramentas de agentes mais fortes, mas não tem os preços de API ultraeconômicos do DeepSeek. | [.md](https://openaitools.app/pt/tool/chatgpt-4.md) | | 2 | [Google Gemini (Gemini 4 Carbon & Argon)](https://openaitools.app/pt/tool/gemini-gemini-advanced) | 2.637.398.242 | -0,1% | Freemium | Oferece uma janela de contexto enorme e integração profunda com o ecossistema do Google, mas parece menos especializado para tarefas de raciocínio puro. | [.md](https://openaitools.app/pt/tool/gemini-gemini-advanced.md) | | 3 | [Claude](https://openaitools.app/pt/tool/claude-2) | 1.253.439.413 | +23,8% | Freemium | Entrega artefatos de programação longa superiores e escrita sutil, mas carece dos modelos de raciocínio de peso aberto especializados do DeepSeek. | [.md](https://openaitools.app/pt/tool/claude-2.md) | | 4 | [Grok](https://openaitools.app/pt/tool/grok) | 203.846.050 | -0,8% | Freemium | Apresenta integração de dados sociais do X em tempo real, mas é menos econômico para fluxos de trabalho de programação de desenvolvedores dedicados. | [.md](https://openaitools.app/pt/tool/grok.md) | | 5 | [Perplexity](https://openaitools.app/pt/tool/perplexity-ai) | 88.310.223 | -3,7% | Freemium | Motor de respostas com IA em tempo real e espaço de trabalho de pesquisa que combina citações da web ao vivo com modelos de raciocínio de ponta. | [.md](https://openaitools.app/pt/tool/perplexity-ai.md) | | 6 | [Qwen 4 (Alibaba Qwen4)](https://openaitools.app/pt/tool/qwen-4) | 35.101.353 | -6,2% | Freemium | Fornece modelos de base de peso aberto e desempenho multilíngue comparáveis, mas requer auto-hospedagem ou configuração de inferência de terceiros. | [.md](https://openaitools.app/pt/tool/qwen-4.md) | | 7 | [Cursor](https://openaitools.app/pt/tool/cursor) | 23.297.751 | +8,4% | Freemium | O agente de código com IA para criar software ambicioso | [.md](https://openaitools.app/pt/tool/cursor.md) | | 8 | [Kimi AI](https://openaitools.app/pt/tool/kimi-chat) | 19.632.261 | -23,4% | Grátis | Destaca-se na análise de documentos ultralongos e pesquisa, mas carece do mesmo nível de suporte da comunidade de desenvolvedores de peso aberto. | [.md](https://openaitools.app/pt/tool/kimi-chat.md) | | 9 | [Ollama](https://openaitools.app/pt/tool/ollama) | 9.421.973 | +4,3% | Free, Freemium, Paid | Enables running open-source models locally on consumer hardware, but lacks DeepSeek's cloud-scale hosted reasoning power. | [.md](https://openaitools.app/pt/tool/ollama.md) | | 10 | [KaneAI](https://openaitools.app/pt/tool/kaneai) | 901.340 | +13,2% | Freemium, Pago, Preço sob consulta | Agente de QA E2E nativo de IA generativa que planeja, escreve e autocorrige testes em linguagem natural | [.md](https://openaitools.app/pt/tool/kaneai.md) | --- Fonte: https://openaitools.app/pt/compare/deepseek-vs-evalcore More Markdown: [Categorias](https://openaitools.app/pt/categories.md) · [Rankings de tráfego](https://openaitools.app/pt/rankings.md) · [llms.txt](https://openaitools.app/pt/llms.txt)