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正面對決基準比較
DeepSeek vs LiteLLM
DeepSeek 每月有 372,761,591 次造訪，月增率 +4.3%，定價模式為免費增值。LiteLLM 每月有 576,967 次造訪，成長率 +7.9%，定價模式為免費增值、需聯絡報價。
由 DeepSeek-V4 與 R1 驅動的高效開源權重與託管推理 AI，token 成本極低。
每月造訪次數
3.73億
月成長速度
+4.3%
主要市場
🇨🇳 中國
DeepSeek 每月有 372,761,591 次造訪，月增率 +4.3%，定價模式為免費增值。LiteLLM 每月有 576,967 次造訪，成長率 +7.9%，定價模式為免費增值、需聯絡報價。
由 DeepSeek-V4 與 R1 驅動的高效開源權重與託管推理 AI，token 成本極低。
| 面向／指標 |  | |
|---|---|---|
| 官方網域 | deepseek.com | litellm.ai |
| 定價模式 | 免費增值 | 免費增值、需聯絡報價 |
| 每月造訪次數 | 3.73億 (372,761,591) | 57.7萬 (576,967) |
| 月流量變化量 | +1536.22萬 (+4.3%) |
| +4.25萬 (+7.9%) |
| 主要市場與市佔 | 🇨🇳 中國 (50.5%) | 🇺🇸 美國 (27.9%) |
|---|
| 每月直接造訪 | 2.92億 | 22.9萬 |
|---|
| 使用者評分 | 4.8 | 4.8 |
|---|
| 支援平台 | 網站 | 網站 |
|---|
由 DeepSeek-V4 與 R1 驅動的高效開源權重與託管推理 AI，token 成本極低。
依託稀疏混合專家架構（V4-Pro 為 1.6T 中的 49B 啟用參數），以極低延遲與記憶體開銷處理最多 100 萬 token。
由 DeepSeek-R1 開創並融入 V3.2 與 V4 思考模式，對複雜數學、邏輯與程式碼除錯展示逐步自驗證過程。
快取命中時，輸入 token 成本降至 Flash 的每百萬 0.003 美元與 V4-Pro 的每百萬 0.022 美元，離峰 UTC 時段費率再低 50%。
在 chat.deepseek.com 及 iOS/Android 上免費提供文件上傳、推理模式與網頁搜尋，核心模型無須付費牆。
一個開源 AI 閘道，接入 100 多個 LLM 供應商
用一套請求格式呼叫 100 多個供應商與 1,800 多個模型，切換模型無須修改應用程式碼。
為團隊、專案或應用簽發限定範圍的金鑰，設定每月支出上限，清楚看到誰在用、花了多少。
在多個部署間分配流量，失敗時自動重試，某個模型或供應商故障時回退到備選。
用面板查看請求量、Token 數與各模型成本，並支援日誌與分析工具整合。
#1
提供巨大的上下文視窗與深度的 Google 生態系整合，但對於純推理任務感覺較不夠專精。
免費 / 開源提供同等級的開源權重基礎模型與多語言效能，但需要自行架構主機或第三方推論設定。
免費 / 開源Enables running open-source models locally on consumer hardware, but lacks DeepSeek's cloud-scale hosted reasoning power.
專項更強Hosts high-performance open-weight models directly on dedicated serverless infrastructure, but does not route across external providers.
提供巨大的上下文視窗與深度的 Google 生態系整合，但對於純推理任務感覺較不夠專精。
免費 / 開源Enables running open-source models locally on consumer hardware, but lacks DeepSeek's cloud-scale hosted reasoning power.
專項更強Hosts high-performance open-weight models directly on dedicated serverless infrastructure, but does not route across external providers.
透過 API 閘道器提供自動模型備援切換與預算管理，但開源自訂性較低。
