# DeepSeek vs Labnote

DeepSeek registra 372.761.591 visitas mensais com crescimento de +4,3% mês a mês e preços Freemium. Labnote registra 676 visitas mensais com crescimento de -91,4% e preços Preço sob consulta.

| Métrica | [DeepSeek](https://openaitools.app/pt/tool/deepseek) | [Labnote](https://openaitools.app/pt/tool/labnote) |
| :--- | :--- | :--- |
| URL do site | https://www.deepseek.com | https://www.labnote.co |
| Categorias | Large Language Models (LLMs), Modelos de IA de código aberto, AI API, Chatbot de IA | Assistente de IA, Ferramenta de pesquisa com IA, Gestão do conhecimento com IA, Gerador de Documentos com IA |
| Modelo de preços | Freemium | Preço sob consulta |
| Visitas mensais | 372.761.591 | 676 |
| Taxa de crescimento mensal | +4,3% | -91,4% |
| Mercado principal | China | Coreia do Sul |
| Visitas diretas | 291.585.405 | 584 |
| Nota de avaliação | 4,8 | 4,3 |
| 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)

## Labnote

Labnote Scholar is a bio and chemistry-specific AI research assistant that structures experimental data, predicts experiment outcomes, manages reagent and MSDS records, applies RAG search over internal papers and generates reports automatically. It is sold to R&D organisations with dedicated onboarding, GLP/GMP alignment and enterprise security.

**Preços e planos:** Contact for pricing. Labnote is sold as an organisation-level platform with per-company configuration and a dedicated Product Specialist; no public self-serve tiers or list prices are published.

- **Structured experimental data capture:** Capture experiments in a structured electronic lab notebook with audit-trail support, so records satisfy regulatory documentation expectations rather than living in scattered files.
- **AI experiment prediction:** The platform applies AI to experimental design and outcome prediction, reducing trial-and-error cycles and cutting down duplicated experiments across a lab.
- **Reagent and MSDS management:** Track reagents and manage MSDS documentation in the same system as the experiment records that consume them.
- **Literature RAG over internal knowledge:** Retrieval-augmented search runs against the organisation's own papers, reports and prior experiments, so answers are grounded in internal knowledge rather than the open web.
- **Automatic report generation:** Reports are assembled automatically from captured data, collapsing the documentation time that normally sits between completing an experiment and submitting results.
- **Real-time team collaboration:** Research teams work on shared records in real time, with roles, access controls and enterprise security appropriate to regulated biotech and chemical environments.

**Pontos fortes:** Purpose-built for bio and chemistry R&D rather than adapted from a generic notes product; GLP/GMP compliance support, enterprise security and audit-traceable records suit regulated environments; AI experiment prediction targets the highest-value saving: fewer unnecessary iterations; Literature RAG is grounded in internal papers and reports, so answers reflect the organisation's own history

**Limitações:** Enterprise-only motion — no self-serve signup or published list price, so evaluation starts with a sales conversation; Interface and marketing content are primarily Korean, which may slow adoption for non-Korean-speaking research teams; Value depends on instrument and workflow integrations being in place; a half-connected lab sees less benefit; Not aimed at non-clinical academic labs or individual researchers — it is priced and packaged for organisations

[Profile (Markdown)](https://openaitools.app/pt/tool/labnote.md)

## Perguntas frequentes

### Como DeepSeek e Labnote se comparam em tráfego mensal?

DeepSeek tem 372.761.591 visitas mensais, enquanto Labnote tem 676. 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%; Labnote tem -91,4%.

### 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). Labnote: Preço sob consulta. Contact for pricing. Labnote is sold as an organisation-level platform with per-company configuration and a dedicated Product Specialist; no public self-serve tiers or list prices are published.

## 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 | [Notion](https://openaitools.app/pt/tool/t) | 173.441.670 | +0,1% | Freemium | O espaço de trabalho com IA onde equipes e agentes trabalham juntos | [.md](https://openaitools.app/pt/tool/t.md) |
| 6 | [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) |
| 7 | [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) |
| 8 | [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) |
| 9 | [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) |
| 10 | [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) |

---
Fonte: https://openaitools.app/pt/compare/deepseek-vs-labnote

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)