Avec l’essor fulgurant des IA conversationnelles, DeepSeek s’est imposé début 2025 comme une alternative de poids face à OpenAI (ChatGPT) pour les développeurs. DeepSeek est une plateforme open-source lancée en janvier 2025, soutenue par un fonds d’investissement chinois, tandis que ChatGPT d’OpenAI repose sur des modèles propriétaires bien établis.
Cet article compare ces deux solutions du point de vue des développeurs, en examinant : les modèles disponibles (DeepSeek-V3, DeepSeek R1 vs GPT-3.5, GPT-4), leurs performances (qualité des réponses, raisonnement, génération de code), l’intégration via les API (endpoints, format, flexibilité), les coûts et tarification par token, la gestion du contexte et la rapidité, l’expérience développeur (documentation, écosystème), l’accessibilité (free tier, crédits) ainsi que les aspects de sécurité, conformité RGPD et options d’hébergement.
Le ton est professionnel mais accessible, afin d’éclairer les développeurs à la recherche d’une alternative à ChatGPT sur les forces et faiblesses de DeepSeek face à OpenAI.
Modèles disponibles : DeepSeek-V3 et R1 vs GPT-3.5 et GPT-4
DeepSeek propose deux modèles phares : DeepSeek-V3 et DeepSeek-R1. DeepSeek-V3, publié en mars 2025, est le modèle de base actuel : un LLM massivement entraîné (671 milliards de paramètres) utilisant une architecture Mixture-of-Experts (MoE).
Concrètement, V3 est composé de plusieurs « experts » spécialisés, mais seulement ~37 milliards de paramètres sont activés pour une requête donnée, grâce à un mécanisme de routage efficace.
Cette approche permet d’obtenir une performance élevée tout en réduisant les calculs nécessaires à chaque requête, à l’inverse de GPT qui mobilise tous ses paramètres à chaque question.
DeepSeek-R1 est une variante spécialisée de V3, fine-tunée pour le raisonnement pas-à-pas (chain-of-thought) et la résolution de problèmes complexes. Le mode R1 (aussi appelé DeepThink) fournit des réponses détaillées avec une chaîne de raisonnement explicite, au prix d’une latence un peu plus élevée.
En pratique, l’interface DeepSeek utilise V3 pour les conversations générales, avec la possibilité d’activer le mode “Reasoner” R1 pour les requêtes complexes nécessitant une réflexion approfondie.
À noter que DeepSeek-V3 est partiellement multimodal : il peut traiter du texte et du code, et serait capable d’analyser des images ou PDF en extrayant leur texte, mais ses entrées/sorties restent essentiellement textuelles (pas de génération d’images/vidéos).
Du côté d’OpenAI, les développeurs ont accès principalement à GPT-3.5 et GPT-4 via l’API. GPT-3.5 (modèle de ~175 milliards de paramètres) alimente la version gratuite de ChatGPT et les usages courants depuis son lancement fin 2022.
Il offre des performances solides en conversation basique avec un coût réduit, mais montre ses limites sur les tâches complexes de raisonnement ou les réponses très nuancées.
GPT-4, introduit en 2023, est bien plus puissant et fiable pour des tâches pointues : il s’agit d’un modèle de nouvelle génération (plus d’un billion de paramètres selon certaines estimations) avec une architecture Transformer dense et monolithique.
GPT-4 excelle dans la compréhension fine du langage, le suivi de contextes longs et la résolution de problèmes difficiles, grâce à des techniques d’entraînement avancées (notamment RLHF pour ajuster ses réponses).
GPT-4 a également introduit des capacités multimodales limitées (par exemple, il peut interpréter des images en entrée dans l’interface ChatGPT) et a fait progresser le raisonnement de type chain-of-thought par rapport à GPT-3.5.
En somme, GPT-3.5 est le modèle grand public rapide et peu coûteux, tandis que GPT-4 est le modèle haut de gamme offrant le plus haut niveau de performance en 2025.
OpenAI continue d’améliorer sa gamme (une version GPT-4.5 “Orion” est mentionnée en 2025 comme amélioration incrémentale de GPT-4, et GPT-5 est en préparation), mais pour la comparaison actuelle ce sont GPT-3.5 et GPT-4 qui importent.
Open-source vs propriétaire : Un différenciateur clé est que DeepSeek a rendu ses modèles open-source. Le code et les poids de DeepSeek-R1/V3 sont librement accessibles (par exemple sur GitHub/HuggingFace), permettant aux développeurs de les examiner, de les déployer sur leur propre infrastructure, voire de les modifier ou affiner selon leurs besoins.
À l’inverse, les modèles GPT-3.5/GPT-4 d’OpenAI sont propriétaires et fermés : leur architecture exacte et poids ne sont pas publics, ce qui ne permet ni auto-hébergement, ni personnalisation directe du modèle par les développeurs externes. Cette différence se répercute sur la flexibilité d’usage : DeepSeek offre la liberté de l’open-source (exécution locale, modifications, instances non censurées, etc.), tandis qu’OpenAI propose un service cloud clé en main plus opaque mais généralement bien optimisé.
Performance en traitement du langage naturel (qualité, raisonnement, code)
Sur la qualité des réponses en langage naturel, DeepSeek et GPT-4 sont au coude à coude en 2025, atteignant tous deux un niveau d’état de l’art sur de nombreux benchmarks.
Les évaluations standard montrent que DeepSeek-V3 rivalise avec GPT-4 dans la plupart des domaines, et le dépasse même légèrement sur certains tests techniques : par exemple, sur le benchmark de programmation HumanEval, GPT-4 résout ~80% des tâches, tandis que DeepSeek-V3 atteint ~82-83%.
De même, en mathématiques (GSM8K, problèmes mathématiques en langage naturel), les deux sont très performants (autour de 88-89% de réussite), DeepSeek R1 obtenant même le meilleur score du domaine sur un test avancé de maths.
Ces résultats reflètent l’accent mis par DeepSeek sur le raisonnement logique : son mode R1 renforce les étapes de calcul et d’explication, ce qui lui donne un léger avantage sur les problèmes STEM (sciences, maths, code).
ChatGPT (notamment GPT-4) demeure cependant extrêmement fiable sur un large éventail de tâches plus générales, avec peut-être une meilleure robustesse dans la compréhension nuancée du langage courant ou des subtilités linguistiques.
En pratique, les différences de qualité entre GPT-4 et DeepSeek-V3/R1 sont minimes sur du texte courant : les deux fournissent des réponses sophistiquées, cohérentes et bien argumentées dans la plupart des cas.
DeepSeek a prouvé qu’un modèle open-source pouvait rivaliser avec le modèle propriétaire GPT-4 en termes de qualité de génération.
En ce qui concerne le raisonnement complexe, les deux plateformes excellent, mais adoptent des approches différentes. DeepSeek-R1 explicite son raisonnement étape par étape (Chain of Thought), ce qui se traduit par des réponses détaillées justifiant chaque étape du raisonnement.
Cela peut être très utile pour les développeurs lorsqu’il s’agit de déboguer un problème ou de comprendre comment l’IA est arrivée à une solution.
GPT-4 est également capable de raisonnements profonds et structurés, mais il les présente généralement de façon plus concise (il ne dévoile pas son raisonnement interne sauf si on le pousse via des consignes spécifiques).
En termes de fiabilité du raisonnement, les deux sont comparables – DeepSeek a démontré des performances équivalentes voire supérieures à GPT-4 sur des ensembles de tâches complexes (Big Bench Hard par ex., DeepSeek-V3 ~87,5% vs GPT-4 ~85% sur ces tâches ardues).
ChatGPT GPT-4 conserve un très léger avantage de cohérence sur la durée ou la diversité des domaines, grâce à son entraînement massif et son filtrage aligné, mais la différence s’est réduite.
En somme, pour des questions de logique, de calcul ou d’analyse structurée, DeepSeek offre un niveau de raisonnement de premier plan, comparable à ChatGPT, avec l’avantage de pouvoir activer un mode « penseur » dédié pour plus de rigueur si besoin.
Sur la génération de code et l’assistance aux développeurs, DeepSeek et OpenAI sont là encore d’excellents outils, avec quelques nuances. ChatGPT (dès GPT-3.5 et plus encore GPT-4) est largement utilisé par les développeurs pour générer du code, expliquer des fonctions ou aider au débogage.
GPT-4 en particulier est reconnu pour produire du code de haute qualité dans de nombreux langages, même s’il peut commettre des erreurs subtiles et nécessite souvent de tester/valider le code généré.
DeepSeek, de son côté, a mis un accent particulier sur la programmation : son architecture Mixture of Experts comprend un expert spécialisé pour le code (DeepSeek Coder), qui est automatiquement sollicité pour les requêtes techniques.
En conséquence, DeepSeek excelle en programmation, ce que confirment les benchmarks (score légèrement supérieur à GPT-4 sur HumanEval, mentionné plus haut).
Lorsqu’on lui pose une question de développement (par ex. “Comment implémenter telle fonction en Python ?”), DeepSeek fournit des réponses structurées, souvent accompagnées de commentaires et d’explications du code.
Selon certains tests internes, la dernière version DeepSeek-V3 surpassait même la version GPT-4 turbo d’OpenAI sur des concours de code et des problèmes mathématiques.
Pour un développeur, cela signifie que DeepSeek est un excellent assistant de code, tout aussi capable que ChatGPT pour générer du code fonctionnel, écrire des algorithmes ou suggérer des corrections.
En revanche, ChatGPT garde l’avantage de l’expérience accumulée : il a été adopté massivement, donc de nombreux exemples de son utilisation en codage existent, et il intègre même des outils comme Code Interpreter (désormais appelé GPT : Advanced Data Analysis) dans l’interface ChatGPT pour exécuter du code Python.
DeepSeek ne dispose pas d’un environnement d’exécution de code intégré équivalent dans son interface, mais fournit la solution en pseudo-code ou langage ciblé que le développeur peut ensuite tester.
En termes de créativité linguistique, ChatGPT a tendance à produire des réponses très fluides, au style naturel, et adaptées au ton demandé (réponse empathique, humour, etc.), là où DeepSeek peut sembler un peu plus factuel ou direct.
Cela se ressent surtout sur des tâches de rédaction créative ou de conversation informelle. Des retours d’expérience indiquent que ChatGPT est légèrement plus polissé et cohérent dans la narration ou les explications pédagogiques, tandis que DeepSeek se distingue sur les contenus structurés et techniques (explications scientifiques, code, analyses formelles).
Pour un développeur cherchant un assistant conversationnel généraliste, ChatGPT reste une référence pour la qualité stylistique, mais si votre cas d’usage implique de la précision technique brute, DeepSeek est tout à fait compétitif.
Enfin, concernant la prise en charge multilingue, OpenAI a l’avantage du polygotte. ChatGPT supporte officiellement plus de 50 langues et fonctionne très bien en français, anglais, espagnol, etc..
Ses meilleures réponses restent en anglais (langue la plus présente dans ses données d’entraînement), mais GPT-4 a nettement amélioré la qualité dans d’autres langues.
DeepSeek a été entraîné sur un ensemble multilingue également, avec un fort accent sur l’anglais et le chinois (pays d’origine oblige). Il brille particulièrement en chinois – sur des examens chinois, DeepSeek-V3 surpasse même GPT-4 de plusieurs points.
En français et dans d’autres langues européennes, DeepSeek se débrouille très bien aussi, mais certaines sources estiment qu’il peut être un peu moins performant dans les langues moins représentées dans ses données d’entraînement.
Par exemple, pour un langage très spécifique ou peu courant, ChatGPT aura peut-être une réponse plus naturelle. Néanmoins, pour les principales langues (français inclus), la différence n’est pas drastique et les deux plateformes offrent un haut niveau de qualité linguistique.
ChatGPT bénéficie de ses filtres et réglages pour éviter les anglicismes ou le ton maladroit, alors que DeepSeek peut nécessiter une petite relecture sur le style dans une langue autre que l’anglais ou le chinois.
Verdict performances : DeepSeek fournit des réponses de qualité équivalente à ChatGPT GPT-4 sur la plupart des tâches textuelles, avec une maîtrise particulière des domaines techniques (code, logique, maths) grâce à son modèle R1 orienté raisonnement.
ChatGPT conserve un léger avantage en versatilité générale et finesse linguistique (conversation naturelle, créativité, adaptabilité à de nombreux contextes). Pour un développeur, les deux sont d’excellents assistants.
Si votre priorité est la précision technique et le coût, DeepSeek répond présent avec des performances de pointe. Si vous avez besoin d’un assistant polyvalent et bien rodé sur tous types de contenus, ChatGPT reste un choix sûr.
Dans bien des cas, il peut être judicieux de passer de l’un à l’autre selon les besoins spécifiques pour tirer parti des forces de chacun.
Fonctionnalités de l’API et intégration (endpoints, format, flexibilité)
Pour les développeurs, l’intégration de DeepSeek ou de ChatGPT passe par des API bien documentées. Bonne nouvelle : DeepSeek a choisi d’être compatible avec l’API OpenAI.
En pratique, cela signifie que le format d’appel est quasiment identique, il suffit de changer l’URL et la clé API pour interroger DeepSeek au lieu d’OpenAI.
Par exemple, DeepSeek utilise le même endpoint /chat/completions avec un JSON contenant une liste de messages (role: system, user, etc.) tout comme l’API ChatGPT.
Le développeur peut donc réutiliser les SDK OpenAI officiels (Python, Node, etc.) ou les intégrations existantes en pointant vers https://api.deepseek.com au lieu de api.openai.com.
Cette compatibilité réduit énormément la friction pour tester ou adopter DeepSeek : « by modifying the configuration, you can use the OpenAI SDK to access the DeepSeek API ».
En clair, si votre application utilise déjà l’API d’OpenAI, vous pouvez passer à DeepSeek sans refonte majeure du code, ce qui illustre la flexibilité de cette plateforme.
Endpoints et fonctionnalités API : L’API OpenAI fournit divers endpoints – principalement chat/completions pour obtenir des réponses de ChatGPT, mais aussi des endpoints pour les complétions classiques, la génération d’images (DALL-E), l’embedding vectoriel, le fine-tuning de certains modèles, etc.
De son côté, l’API DeepSeek se concentre sur le chat conversationnel et le raisonnement. Le modèle par défaut s’appelle deepseek-chat (mode standard) et il existe un modèle deepseek-reasoner (mode R1 raisonneur) que l’on peut spécifier pour des réponses plus élaborées.
DeepSeek supporte également des paramètres similaires à OpenAI (temperature, top_p pour la créativité, option de streaming de la réponse, etc.).
D’ailleurs, DeepSeek a implémenté des fonctionnalités avancées similaires à celles d’OpenAI, comme l’appel de fonctions (function calling) et la capacité de formater les réponses en JSON, ou encore la complétion avec du texte inséré (équivalent FIM).
Par exemple, il est possible de fournir à DeepSeek la description d’une fonction à appeler, et si besoin l’IA renverra un JSON permettant à l’application de déclencher cette fonction – un mécanisme identique à celui qu’OpenAI a introduit pour permettre aux bots d’exécuter des opérations ou d’interagir avec des plugins. Cela montre que DeepSeek ne se contente pas d’imiter OpenAI, mais cherche à offrir un ensemble complet de fonctions API modernes attendues par les développeurs.
En termes de flexibilité d’intégration, OpenAI bénéficie d’un large écosystème : de nombreuses bibliothèques clientes existent (outre les SDK officiels, il y a par exemple openai en Python, des wrappers en Ruby, PHP, etc.), et des intégrations dans des outils populaires (plugins VS Code, extensions de navigateurs, connecteurs Zapier, et même des intégrations natives comme dans Notion ou Office 365 via Azure OpenAI).
DeepSeek étant récent, son écosystème est moins étoffé, mais le fait d’être compatible OpenAI API signifie que beaucoup d’outils tiers peuvent déjà fonctionner avec DeepSeek avec peu d’efforts. Par exemple, un utilisateur de Home Assistant a rapporté qu’il a pu connecter DeepSeek simplement en utilisant l’intégration OpenAI existante et en modifiant la configuration pour pointer vers DeepSeek.
De même, des collections Postman officielles existent pour tester l’API DeepSeek, et un portail développeur (DeepSeek Platform) fournit documentation et gestion des clés API.
La documentation DeepSeek est disponible en anglais et en chinois, et offre un guide de démarrage rapide bien structuré, un status des services, un FAQ, etc., semblable en qualité à celle d’OpenAI (les deux étant en évolution constante).
Les développeurs ne seront donc pas dépaysés : l’expérience de connexion et de requêtage de l’API DeepSeek est quasiment la même qu’avec OpenAI.
Choix et souplesse des modèles : Via l’API OpenAI, on peut choisir parmi plusieurs modèles selon les besoins : gpt-3.5-turbo pour un coût modique et des réponses rapides, gpt-4 pour la qualité maximale (si l’on a l’accès), et d’autres variantes (ex : gpt-3.5-turbo-16k pour un contexte étendu).
DeepSeek de son côté expose essentiellement son modèle V3.2 (expérimental) en deux « saveurs » (chat vs reasoner) comme évoqué plus haut.
Il n’y a pas une multitude de modèles à sélectionner, mais il est possible d’ajuster dynamiquement le comportement : par exemple, activer ou non la recherche web dans les requêtes (DeepSeek permet d’envoyer la requête avec un paramètre pour autoriser une recherche internet afin d’obtenir des informations à jour).
C’est un peu l’équivalent d’utiliser le plugin de navigation de ChatGPT, à la différence que pour ChatGPT cela se fait via l’interface (ou l’API Bing pour GPT-4 browsing). En parlant de recherche, DeepSeek intègre nativement un mode “Search” qui, lorsqu’il est activé, va effectuer des recherches web en temps réel pour enrichir sa réponse.
Ceci garantit des réponses à jour, ce qui est utile pour les questions sur l’actualité ou des données récentes. ChatGPT a comblé son retard sur ce point en offrant la navigation web (via Bing) pour les utilisateurs Plus, mais ce n’est pas disponible directement via l’API standard (côté API, le développeur doit lui-même fournir du contexte récent si nécessaire).
Ainsi, sur l’intégration de fonctionnalités externes, DeepSeek est innovant (recherche web intégrée côté modèle), tandis qu’OpenAI propose un cadre plus contrôlé (plugins côté application, fonction appelées explicitement).
En résumé, du point de vue API et intégration, OpenAI offre une solution éprouvée et richement outillée, tandis que DeepSeek mise sur la compatibilité et l’ouverture. Un développeur habitué à OpenAI pourra très rapidement tester DeepSeek grâce à l’API quasi identique.
Les principaux endpoints et formats de payload sont les mêmes, avec en plus chez DeepSeek quelques options bienvenues (mode raisonneur, contexte caché en cache, etc.).
Là où OpenAI garde l’avantage, c’est sur les services complémentaires (images, transcription audio avec Whisper, etc.) qui n’ont pas d’équivalent chez DeepSeek. Cependant, dans le cadre spécifique d’un chatbot texte/code, DeepSeek offre toute la flexibilité requise, avec l’indépendance en prime.
Tarification par token et structure de coûts
Le modèle économique constitue un point de divergence majeur entre DeepSeek et OpenAI. DeepSeek se veut nettement plus abordable – voire gratuit selon l’usage – là où OpenAI facture des tarifs non négligeables pour l’accès à ses modèles avancés. Voici un comparatif des coûts et options de tarification pour chaque plateforme :
- OpenAI (ChatGPT & API) : OpenAI propose ChatGPT en accès gratuit limité et des offres payantes. Sur l’interface web, la version gratuite donne accès à GPT-3.5 sans frais, mais pas à GPT-4 (sauf brèves démos limitées) et avec des restrictions de quota en périodes de pointe. L’abonnement ChatGPT Plus coûte 20 $ par mois et offre des avantages : accès illimité à GPT-4 (version standard), priorité de service (réponses plus rapides, même aux heures de forte demande) et fonctionnalités bêta comme la navigation web, les plugins ou la voix. OpenAI a aussi une offre ChatGPT Pro à 200 $/mois ciblant les professionnels intensifs, ainsi qu’une offre Entreprise (tarif sur mesure) avec des garanties additionnelles de sécurité et des capacités étendues (contexte plus grand, SLA de disponibilité, etc.). Pour les développeurs consommant l’API OpenAI, la tarification est à l’usage, par token. À titre indicatif, en 2025 l’API GPT-4 (8K) est facturée 0,03 $ pour 1 000 tokens en entrée et 0,06 $ pour 1 000 tokens en sortie, soit ~30 $ par million de tokens entrants et 60 $ par million de tokens sortants. GPT-3.5 est meilleur marché : environ 0,0015 $ par 1 000 tokens en entrée et 0,002 $ par 1 000 tokens en sortie (soit ~2 $ par million de tokens sortants). OpenAI n’a pas de free tier permanent sur son API (hors éventuels crédits d’essai pour les nouveaux comptes). Ainsi, pour un projet développant un chatbot basé sur GPT-4, il faut budgéter des coûts qui peuvent vite s’accumuler avec le volume d’utilisateurs : par exemple 10 000 réponses d’environ 500 mots coûteraient ~675 $ avec l’API GPT-4 en calculant le nombre de tokens. En revanche, l’abonnement fixe de 20 $/mois pour ChatGPT Plus peut être rentable pour un développeur individuel qui utilise intensivement l’interface (car usage illimité). OpenAI offre donc un choix entre forfait mensuel (illimité personnel) et paiement à la demande pour les intégrations API (scalables).
- DeepSeek : La philosophie tarifaire de DeepSeek est orientée vers l’accessibilité et la réduction de coûts. L’utilisation de base sur le web est gratuite – n’importe qui peut aller sur le site de DeepSeek et discuter avec le chatbot sans rien payer, ni même créer de compte. Il n’y a pas de version payante “premium” pour la web app : tout le monde a accès au même modèle V3 (et R1) gratuitement, la seule limitation pouvant être des ralentissements ou une file d’attente si le service est saturé, ainsi que l’absence des fonctions multimédias que ChatGPT propose aux payants (DeepSeek restant textuel). Pour l’API DeepSeek, le modèle est “pay-as-you-go” sans abonnement, avec des tarifs par token extrêmement bas comparés à ceux d’OpenAI. D’après la grille officielle, 1 million de tokens en entrée avec DeepSeek-V3 coûte environ 0,27 $, et 1 million de tokens en sortie environ 1,10 $. Oui, vous lisez bien – à peu près 1 $ par million de tokens générés par DeepSeek, contre 60 $ par million chez GPT-4, soit un facteur de ~50× moins cher pour la sortie. Même en utilisant le mode avancé “Reasoner” (R1) de DeepSeek, le coût de sortie n’est que ~2,19 $/million de tokens, donc encore ~27 fois moins cher que GPT-4. Le gain économique est colossal pour une application à fort volume : un développeur dépensant 100 $ de tokens GPT-4 pourrait en théorie couvrir la même utilisation pour ~10 $ avec DeepSeek. En pratique, DeepSeek facture si peu qu’il a été suggéré qu’ils opèrent quasiment “à prix coûtant” pour attirer les utilisateurs. Il convient de noter que DeepSeek ne propose pas d’abonnement fixe type « illimité », tout passe par l’achat de crédits ou la facturation aux tokens. Pour un usage modéré, cela revient bien moins cher que 20 $/mois : par exemple 10 $ de crédits peuvent largement couvrir le mois pour un développeur moyen selon les estimations. En usage intense, cela reste proportionnel mais toujours avec une énorme économie par rapport à OpenAI. L’absence de forfait peut être un inconvénient pour certains (pas de plafond mensuel fixe, il faut gérer les recharges de crédits), mais pour la plupart des scénarios, DeepSeek réduit drastiquement le coût d’intégration de l’IA.
En plus du coût unitaire, il faut mentionner la possibilité d’auto-héberger DeepSeek. Étant open-source, une organisation peut choisir de déployer le modèle sur ses propres serveurs, éliminant ainsi complètement les coûts variables par requête (hormis les coûts matériels et énergétiques).
Cette option permet de contrôler ses coûts à l’aide d’une infrastructure fixe (utile si l’on a déjà des GPU disponibles).
ChatGPT ne peut pas être auto-hébergé : il n’y a pas d’autre choix que de passer par les serveurs et la facturation d’OpenAI, ce qui « limite la flexibilité et peut faire grimper les coûts pour les gros utilisateurs ».
Ainsi, pour un très fort volume (des millions de requêtes par jour), DeepSeek open-source peut être la solution la plus économique du fait qu’on évite les frais à la requête en investissant dans sa propre infrastructure.
Résumé coûts : Du point de vue tarification par token, DeepSeek est incontestablement plus économique : on parle de centimes ou dollars par million de tokens, là où OpenAI facture des dizaines de dollars.
Pour un développeur indépendant ou une startup, cela peut faire la différence entre pouvoir intégrer largement l’IA ou y renoncer en raison du budget. À l’échelle d’un projet, DeepSeek permet de réduire les dépenses d’un ordre de grandeur tout en offrant des performances comparables à GPT-4.
OpenAI conserve toutefois des offres attractives pour les petits utilisateurs (gratuit ou 20 $/mois pour usage humain illimité de GPT-4 sur l’UI) et apporte la simplicité d’une solution tout-en-un (pas de serveur à gérer).
Enfin, mentionnons qu’OpenAI a des programmes de crédits ou tarifs spéciaux pour l’éducation ou la recherche, mais DeepSeek n’en a pas vraiment besoin étant donné son accessibilité native.
Pour conclure, DeepSeek démocratise l’accès à un LLM type GPT-4 en faisant chuter les coûts, ce qui est un atout majeur pour les développeurs et entreprises soucieux de leur budget.
Contexte maximal et rapidité des réponses
La fenêtre de contexte (context window) – c’est-à-dire la quantité de texte que le modèle peut prendre en compte en entrée et générer en sortie dans une même requête – est cruciale pour les développeurs qui travaillent avec de longs documents ou des conversations étendues.
Sur ce point, DeepSeek a frappé fort : DeepSeek-V3 prend en charge un contexte allant jusqu’à 128 000 tokens. C’est un contexte extrêmement large, capable d’avaler l’équivalent d’un roman court en une seule requête.
En pratique, l’interface publique de DeepSeek limite plutôt à ~64K tokens pour éviter des latences trop grandes, mais le modèle sous-jacent est conçu pour 128K.
En comparaison, GPT-4 propose par défaut une fenêtre de 8 000 tokens, et une version étendue à 32 000 tokens est disponible via l’API ou pour certains abonnés (utile pour résumer de longs textes, analyser de gros fichiers, etc.).
OpenAI a évoqué travailler sur des contextes encore plus grands (potentiellement 100K+), mais au jour d’aujourd’hui 32K reste la limite pour GPT-4 standard. GPT-3.5 est plus restreint : environ 4 000 tokens (il existe une variante 16K depuis 2023, mais elle n’est pas universellement utilisée).
Cela signifie que sur des tâches nécessitant d’ingérer, par exemple, un rapport technique de 100 pages en une fois, DeepSeek est théoriquement plus apte (128K tokens ≈ 100k mots) là où GPT-4 devrait traiter en plusieurs morceaux.
Pour de nombreux cas d’usage (FAQ volumineuse, codebase complète, logs étendus), cette grande fenêtre de DeepSeek est un avantage.
En pratique toutefois, utiliser des contextes gigantesques a un coût en temps et en ressources. Même si DeepSeek peut aller jusqu’à 128K tokens, envoyer de si longues requêtes peut ralentir considérablement la réponse.
DeepSeek a implémenté un système de mise en cache de contexte pour optimiser cela : l’API peut mémoriser des segments déjà vus pour ne pas les recompter ni les retransmettre à chaque appel, ce qui économise des tokens et du temps lorsque l’on répète souvent le même préambule ou la même documentation en entrée.
C’est ingénieux pour réduire la charge sur de longs contextes répétés (OpenAI ne propose pas exactement cela, c’est au développeur de gérer éventuellement un résumé ou un vecteur).
En somme, les deux plateformes gèrent désormais les contextes longs, avec un avantage brut pour DeepSeek en taille maximale (jusqu’à 128K tokens).
Dans la plupart des cas courants, 32K tokens de GPT-4 suffisent amplement, mais si vous avez besoin d’une très longue mémoire de conversation ou d’analyse, DeepSeek ouvre des possibilités.
Côté rapidité des réponses, plusieurs facteurs entrent en jeu : la taille du modèle, l’infrastructure, le mode de génération (temps de réflexion, etc.). GPT-3.5 est très rapide – il peut générer des réponses courtes quasiment instantanément, et même sur des paragraphes on attend rarement plus de 1-2 secondes.
GPT-4 est plus lent : les utilisateurs de ChatGPT Plus constatent un temps de réflexion plus long, pouvant être de quelques secondes à plus d’une dizaine de secondes pour une réponse élaborée.
En mode API, GPT-4 peut retourner ~100-200 tokens par seconde en streaming, mais la latence initiale est plus grande que GPT-3.5. DeepSeek-V3 se situe dans la catégorie des modèles géants, donc son temps de génération est comparable à GPT-4.
En mode DeepThink (R1), il prend même le temps de formuler sa chaîne de raisonnement, ce qui ajoute une légère lenteur supplémentaire.
Cependant, l’architecture MoE de DeepSeek est conçue pour l’efficacité : comme seuls 37B paramètres s’activent, le calcul est optimisé. Si l’infrastructure suit, DeepSeek peut générer assez vite.
D’après certaines mesures, DeepSeek localement quantifié peut atteindre ~7-8 tokens par seconde sur une configuration multi-GPU haut de gamme, ce qui est respectable. En utilisation sur le service web, les réponses de DeepSeek arrivent généralement en quelques secondes également.
Sous forte charge, OpenAI a l’avantage de l’infrastructure mondiale : ses serveurs absorbent des millions de requêtes et maintiennent un débit stable. DeepSeek étant plus récent et moins réparti, il peut connaître des ralentissements lors de pics d’utilisation.
Des utilisateurs du demo web ont noté que parfois DeepSeek répond lentement ou semble bloqué quand le trafic est important, alors que ChatGPT est plus stable (sauf rares pannes).
On peut également parler de latence vs calcul : ChatGPT a des garde-fous de modération qui parfois ralentissent la réponse (ex : si la réponse contient du code exécutable, GPT-4 peut mettre un peu plus de temps pour vérifier sa conformité). DeepSeek, avec moins de filtres, peut répondre plus directement.
À l’inverse, ChatGPT peut parfois “deviner” une réponse courte très vite (GPT-3.5 a un certain mode d’auto-complétion rapide). En gros, pour un usage interactif en chat, la différence de vitesse n’est pas dramatique entre DeepSeek et GPT-4 : les deux donnent l’impression d’écrire mot à mot à une cadence raisonnable.
GPT-3.5 est imbattable en vitesse si c’est suffisant en qualité. Notons que DeepSeek étant gratuit sur le web, il impose peut-être un bridage pour éviter qu’un même utilisateur enchaîne des centaines de requêtes par minute, alors que via l’API payante on aurait toute la vitesse disponible (similairement, ChatGPT gratuit est plus lent et priorisé en second plan par rapport aux comptes Plus).
Pour résumer : DeepSeek offre un contexte maximal beaucoup plus large (128K tokens) que ChatGPT (32K tokens max pour GPT-4), ce qui peut être déterminant pour certains projets nécessitant une longue mémoire.
En contrepartie, exploiter ce contexte imposera une vitesse de réponse plus lente proportionnellement. Sur des requêtes standard, la rapidité de DeepSeek vs GPT-4 est comparable, toutes deux plus lentes que GPT-3.5.
OpenAI bénéficie d’une stabilité d’infrastructure qui garantit des temps de réponse constants même à grande échelle, là où DeepSeek pourrait souffrir légèrement en cas d’afflux massif.
Pour un développeur, cela signifie que si la vitesse pure est cruciale (par ex. un chatbot temps réel ou une application interactive avec des attentes <1 seconde), GPT-3.5 ou des modèles plus légers restent à considérer.
Si l’on vise la qualité GPT-4 avec large contexte, DeepSeek est une option attirante, en acceptant possiblement un léger compromis de latence dans certains cas.
Expérience développeur (documentation, écosystème, outils)
L’expérience développeur englobe la facilité à apprendre et utiliser la plateforme, la richesse de la documentation, les outils fournis et la communauté autour de la solution.
Documentation et support : OpenAI dispose d’une documentation très complète et soignée, couvrant chaque endpoint de l’API, avec des guides pas-à-pas, des exemples de code dans plusieurs langages, et même une interface “Playground” en ligne pour tester les prompts.
De plus, l’écosystème OpenAI/ChatGPT a généré d’innombrables tutoriels, recettes sur des blogs, questions-réponses sur Stack Overflow, etc., ce qui fait que presque tout problème que vous pourriez rencontrer a déjà une solution partagée par la communauté.
En comparaison, DeepSeek étant plus récent, sa documentation officielle est encore en consolidation. Néanmoins, elle existe en anglais (et chinois) sur un site dédié, avec un guide de démarrage, une référence API et des explications sur les paramètres.
On y trouve par exemple des guides sur l’utilisation du mode raisonneur, la gestion du cache de contexte, ou l’activation du function calling. DeepSeek maintient également une page de statut de l’API pour informer des perturbations.
Le projet étant open-source, le code source des modèles et de l’infrastructure est disponible, ce qui peut aider les développeurs pointus à comprendre le fonctionnement interne ou à contribuer aux améliorations.
En cas de problème, la communauté DeepSeek est active sur Discord et GitHub, mais forcément bien plus petite que la base d’utilisateurs ChatGPT. Il n’y a pas (encore) de support client formel ou de service client aussi structuré que ce qu’OpenAI peut offrir à ses clients professionnels.
Autrement dit, l’expérience dev avec DeepSeek est très DIY (do it yourself) – on a les briques et la liberté, à l’utilisateur de bricoler si besoin – alors qu’OpenAI propose un environnement plus clé en main et documenté.
Outils et écosystème : OpenAI et ChatGPT bénéficient d’un écosystème mature. On compte des intégrations officielles dans divers IDE (par ex. extension VS Code “Copilot” ou tierces pour ChatGPT), des clients mobiles, des plugins communautaires pour les CMS, etc.
OpenAI a également ouvert un Plugin Store pour ChatGPT, ce qui a encouragé les développeurs à créer des extensions reliant ChatGPT à d’autres services (bases de données, outils métiers…).
Ces plugins ne sont pas directement utilisables via l’API, mais ils démontrent la place centrale de ChatGPT dans l’écosystème IA. Par ailleurs, des plateformes comme Zapier, Make (Integromat) ou Bubble proposent des connecteurs OpenAI prêts à l’emploi pour intégrer de l’IA dans des workflows sans code.
En somme, si un développeur souhaite utiliser OpenAI, il trouvera de nombreux outils prêts à l’emploi pour accélérer son développement.
Pour DeepSeek, l’écosystème se construit peu à peu. Grâce à l’interopérabilité de l’API déjà évoquée, beaucoup d’outils conçus pour OpenAI peuvent fonctionner avec DeepSeek en changeant simplement l’endpoint.
Par exemple, des SDK non-officiels comme go-openai (Go), openai-java (Java) ou d’autres peuvent potentiellement être configurés pour DeepSeek.
De plus, la communauté open-source a commencé à intégrer DeepSeek dans des frameworks populaires : on voit des tutos sur comment l’utiliser avec LangChain pour des agents conversationnels, ou comment le brancher dans une application web via Gradio ou autre.
On trouve également les modèles DeepSeek sur HuggingFace, ce qui facilite les expérimentations offline ou l’utilisation via l’API HuggingFace Hub pour ceux qui préfèrent cette interface.
Un avantage du côté DeepSeek est la possibilité de forker ou customiser. Par exemple, la startup Perplexity.ai a pu créer une version dérivée non censurée du modèle R1 (« R1 1776 ») en ajustant certains paramètres.
Ceci illustre une culture hacker autour de DeepSeek : les développeurs ont le droit de créer leurs propres variantes pour répondre à des besoins spécifiques (moins de filtrage, domaine spécialisé, etc.), sans être liés aux conditions strictes d’utilisation d’OpenAI.
Évidemment, cela s’adresse à un public technique expérimenté, mais c’est un élément appréciable pour une partie de la communauté dev.
Expérience d’utilisation durant le développement : Lors de nos tests, nous avons apprécié la facilité de transition vers l’API DeepSeek (vraiment aucun piège, on remplace l’URL et les noms de modèles, et ça marche).
La qualité des réponses était au rendez-vous, donc pas besoin de trop d’ajustements dans le traitement des résultats. Nous avons noté que DeepSeek n’impose pas de limite stricte de requêtes par minute aussi basse qu’OpenAI (OpenAI a des rate limits qu’il faut gérer selon les comptes et les modèles).
DeepSeek a certainement aussi des limites (annoncées dans leur doc Rate Limit), mais pour un développeur individuel elles sont généreuses étant donné que le service n’est pas monétisé à la requête de la même façon.
Cela offre une liberté de test sans constamment surveiller sa consommation de crédits. En revanche, l’absence de Playground officiel en ligne dans l’espace développeur DeepSeek se fait sentir – même si on peut utiliser l’UI grand public comme terrain de jeu, ce n’est pas orienté développeur (pas d’affichage du JSON ou du nombre de tokens consommés par exemple).
Chez OpenAI, le Playground ou la console d’admin API permettent de voir l’utilisation, gérer les clés, les équipes, etc. DeepSeek est encore minimaliste sur ces aspects (un simple tableau de bord pour les clés API).
En termes d’écosystème tiers, un développeur cherchera peut-être s’il existe des alternatives ou concurrentes semblables. On pense à Anthropic Claude, Google PaLM 2 ou d’autres modèles open-source (Llama 2, etc.).
DeepSeek s’inscrit dans cette mouvance des alternatives ouvertes, avec un soutien fort de la communauté. On observe que des comparatifs incluent désormais DeepSeek aux côtés de ChatGPT et des modèles de Meta/Google dans les discussions techniques.
Ce capital de curiosité signifie qu’un développeur qui choisit DeepSeek trouvera des forums (Reddit, Discord) pour échanger des astuces spécifiques à DeepSeek, même si la base reste moindre que ChatGPT.
En résumé, l’expérience développeur est aujourd’hui encore à l’avantage d’OpenAI en termes de maturité de l’écosystème et de la documentation pléthorique disponible.
Cependant, DeepSeek offre aux développeurs une expérience innovante et plus “libre”, avec la possibilité d’examiner le code source, d’auto-héberger, et de profiter de la compatibilité OpenAI pour intégrer rapidement l’API.
Les outils disponibles pour OpenAI peuvent dans bien des cas être recyclés pour DeepSeek, ce qui réduit la pente d’apprentissage. Pour un développeur aimant bidouiller et optimiser, DeepSeek ouvre aussi des portes que ChatGPT ne permet pas (ex : fine-tuning personnalisé, réglages internes du modèle, etc.).
À l’inverse, pour un dev qui veut une solution plug-and-play sans se poser de questions, OpenAI reste un choix confortable. En un mot, DeepSeek convient aux développeurs “power users” qui veulent tout contrôler, alors que OpenAI séduit par sa simplicité et son écosystème établi.
Accessibilité et usage gratuit
L’accessibilité recouvre la disponibilité du service (inscription nécessaire ou non, restrictions géographiques) et l’existence d’une offre gratuite. Sur ces points, il y a des différences notables entre DeepSeek et OpenAI.
Accès et inscription : OpenAI requiert la création d’un compte pour utiliser ChatGPT (même en gratuit) ou pour obtenir une clé API. Dans certaines régions, notamment en Europe, il faut également valider son numéro de téléphone lors de l’inscription pour des raisons de sécurité.
De plus, ChatGPT a été bloqué dans certains pays (par exemple, en Chine continentale ChatGPT n’est pas officiellement accessible; en Italie il y a eu une suspension temporaire en 2023 pour des questions de RGPD).
DeepSeek, quant à lui, est accessible via son site web sans inscription – on peut directement commencer à converser avec l’IA. Ceci le rend très pratique pour un test rapide ou pour des utilisateurs qui hésitent à créer un compte.
Néanmoins, étant un service d’origine chinoise, DeepSeek est lui-même non disponible dans certains pays pour des raisons réglementaires opposées : ironiquement, alors que ChatGPT est bloqué en Chine, DeepSeek a été signalé comme restreint dans certains pays occidentaux ou au sein de certaines organisations sensibles.
Par exemple, on a vu des mentions de blocages de DeepSeek dans des institutions gouvernementales qui craignent la fuite de données vers la Chine. Pour un développeur individuel, sauf à être dans un pays où l’accès est filtré, DeepSeek est globalement facile d’accès – il n’y a pas de liste d’attente ni de vérification additionnelle.
Offre gratuite (free tier) : ChatGPT propose une utilisation gratuite illimitée mais avec des limitations de modèle (GPT-3.5 seulement) et de débit. C’est idéal pour un usage personnel modéré. En revanche, l’API OpenAI n’a pas de free tier permanente : après les crédits de bienvenue, il faut payer chaque appel.
De son côté, DeepSeek présente un cas original : 100% des fonctionnalités de base sont gratuites sur le web (modèles complets V3/R1 accessibles à tous), ce qui en fait potentiellement l’assistant IA le plus puissant disponible sans payer.
Cette gratuité sans compromis a attiré de nombreux utilisateurs (on parle de centaines de millions de visites mensuelles peu après son lancement) et a contribué à sa popularité.
Pour l’API DeepSeek, il n’y a pas non plus de frais d’abonnement obligatoires, on peut créer une clé et recevoir un petit crédit d’essai gratuit (DeepSeek offrait, au lancement, un quota de tokens gratuit pour tester l’API, bien qu’il faille vérifier si c’est toujours le cas en octobre 2025).
Ensuite, la tarification à l’usage prend le relais, mais comme détaillé dans la section précédente, elle est tellement basse que pour de nombreux développeurs cela revient quasi à du gratuit sur de faibles volumes.
En outre, la possibilité d’auto-héberger fait que si vous avez le matériel ou les crédits cloud externes, vous pouvez utiliser DeepSeek sans jamais rien payer à DeepSeek Inc. – c’est unique dans ce comparatif, car ni OpenAI ni d’autres fournisseurs propriétaires ne permettent cela.
Limitations d’usage gratuit : ChatGPT gratuit a quelques contraintes qualitatives : en période de surcharge, l’accès peut être bridé (« ChatGPT est à capacité, réessayez plus tard »), et la vitesse de réponse peut être réduite par rapport aux comptes Plus.
De plus, GPT-3.5 a ses limites bien sûr en termes de performance. DeepSeek gratuit, lui, n’a pas de bridage de fonctionnalités, mais pour éviter les abus, il pourrait y avoir des limites floues (par ex. un trop grand nombre de requêtes très longues pourrait être temporisé).
Certains utilisateurs rapportent que DeepSeek impose un délai entre deux questions si on enchaîne trop vite, pour empêcher le spam et contrôler la charge. Cela reste raisonnable pour un humain, mais un script qui bombarderait l’UI web se ferait sûrement bloquer.
En API, ces limites sont formalisées par un taux maximal de requêtes par minute (non communiqué publiquement dans mes sources, mais potentiellement assez élevé).
Comparatif accessibilité : on peut résumer en disant que DeepSeek offre le GPT-4-like le plus accessible du marché, sans barrière financière initiale ni barrière d’inscription, ce qui est un atout pour les développeurs curieux de tester immédiatement une idée.
À l’inverse, OpenAI a un écosystème plus fermé, nécessitant une inscription et un éventuel paiement pour exploiter toute la puissance de GPT-4, mais c’est un écosystème rodé avec un support officiel. Un point annexe : la disponibilité sur plateformes.
ChatGPT a maintenant des applications mobiles officielles (iOS, Android), ce qui le rend très accessible au grand public. DeepSeek n’a pas (à ma connaissance) d’application mobile dédiée, mais son site web mobile fonctionne et des développeurs tiers pourraient en créer grâce à l’API ouverte.
Là encore, l’initiative dépend de la communauté pour DeepSeek, tandis qu’OpenAI prend en charge l’expérience utilisateur de bout en bout.
Sécurité, conformité (RGPD) et options d’hébergement
Sur les aspects de sécurité des données, confidentialité et conformité réglementaire (dont RGPD), les considérations diffèrent du fait de la nature open-source de DeepSeek et de l’implantation des deux acteurs.
Confidentialité des données envoyées : Utiliser ChatGPT ou l’API OpenAI implique d’envoyer vos données (prompts, conversations) aux serveurs d’OpenAI (sous juridiction américaine). OpenAI a évolué sur la question : désormais, les données envoyées via l’API ne sont pas utilisées pour entraîner les modèles par défaut (engagement depuis 2023 pour les clients API).
Sur l’interface ChatGPT, l’utilisateur peut activer un mode de conversation privée (messages non sauvegardés) pour que ses requêtes ne servent pas non plus à l’entraînement. OpenAI met également en avant sa conformité aux normes de protection (avec ChatGPT Enterprise, aucune conversation n’est conservée ni exploitée, cryptage, etc.).
Néanmoins, pour une entreprise européenne traitant des données sensibles, l’export de données vers les USA reste un sujet (clauses contractuelles nécessaires pour RGPD, etc.). De plus, OpenAI reste une société privée qui a ses politiques de données – il y a eu des incidents mineurs (ex. une fuite de titres de conversations en mars 2023 à cause d’un bug).
Du côté de DeepSeek, la situation est double : on a l’option cloud (serveurs DeepSeek) et l’option auto-hébergée. Si on utilise l’API publique de DeepSeek, il faut être conscient que les données transitent possiblement par des serveurs en Chine ou sous contrôle d’une entreprise chinoise.
Cela suscite des préoccupations de confidentialité chez certains, du fait des lois chinoises qui pourraient théoriquement permettre aux autorités un accès aux données des entreprises locales. Certaines analyses soulignent des points faibles dans la politique de confidentialité de DeepSeek, comme un flou sur la conservation des données ou l’accès gouvernemental.
Ainsi, pour des données commerciales sensibles ou personnelles, envoyer le prompt à DeepSeek Cloud pourrait poser un risque RGPD si ces données quittent l’Europe sans garanties. À ce jour, DeepSeek n’a pas communiqué de conformité RGPD claire, et on peut supposer que leurs serveurs principaux sont hors UE.
C’est un élément à considérer pour un développeur européen : utiliser DeepSeek via son API cloud pour des données d’utilisateurs finaux peut nécessiter des précautions (par ex. anonymiser les données envoyées, ou informer les utilisateurs conformément au RGPD).
En revanche, si l’on auto-héberge DeepSeek en interne, le problème disparaît puisque les données ne quittent pas votre infrastructure. C’est là un avantage déterminant : une entreprise peut déployer DeepSeek sur ses propres machines (ou cloud privé) et ainsi garder un contrôle total sur les données, répondant aux exigences de confidentialité et de conformité sectorielle.
Ce niveau de contrôle est impossible avec GPT-4 qui n’est disponible qu’en SaaS (à moins de se tourner vers Azure OpenAI qui propose un hébergement dédié dans certaines régions, mais on reste dépendant de Microsoft/OpenAI).
Sécurité et modération du contenu : OpenAI a mis en place des gardes-fous robustes pour empêcher les usages malveillants ou la génération de contenu inapproprié. L’API et ChatGPT filtrent activement les prompts et réponses : discours haineux, incitations illégales, informations personnelles sensibles, etc., sont bloqués ou caviardés selon des politiques claires.
Pour un développeur, cela garantit que le modèle ne va pas d’emblée produire quelque chose de trop problématique, mais cela peut aussi limiter certains usages (par ex. des applications en cybersécurité qui analysent du code malveillant peuvent se heurter aux filtres). DeepSeek, en open-source, a une approche différente.
Le modèle d’origine a probablement des filtres entraînés (sachant qu’il doit respecter les lois chinoises de censure aussi, par exemple il pourrait éviter certains sujets politiques). Cependant, comme le code est ouvert, on a vu émerger des versions “uncensored” où ces limites sont levées.
La version publique de DeepSeek se veut responsable, mais il est possible qu’elle soit un peu moins regardante sur certains contenus que ChatGPT.
D’ailleurs, DeepSeek a été interdit dans certains contextes pour des raisons de sécurité : des organisations craignent que ses réponses ne soient pas alignées sur les mêmes standards éthiques ou de vérité que ChatGPT, ou tout simplement ne font pas confiance à un modèle contrôlé par une entité étrangère.
En pratique, pour un développeur, cela signifie qu’avec DeepSeek on a potentiellement plus de latitude (par ex. obtenir des réponses plus directes sur des sujets controversés ou techniques sensibles), mais il faut assumer la responsabilité du filtrage soi-même.
Autrement dit, si vous intégrez DeepSeek dans une application grand public, à vous de mettre en place une modération des sorties pour éviter qu’un utilisateur mal intentionné ne le pousse à générer du contenu inapproprié.
Avec ChatGPT via OpenAI, une partie de ce travail est gérée en amont par les filtres OpenAI, ce qui simplifie la gestion des risques pour le développeur (mais limite l’usage dans certains cas borderline).
Hébergement et architecture : Nous avons déjà mentionné l’auto-hébergement comme avantage de DeepSeek. Il convient de préciser que le faire n’est pas anodin : le modèle complet DeepSeek-V3/R1 fait plus de 700 Go de paramètres non quantifiés, ce qui nécessite du matériel très lourd (8 GPU haut de gamme en parallèle pour le charger intégralement).
Cependant, la communauté a produit des versions quantifiées beaucoup plus légères (130-200 Go) permettant de faire tourner DeepSeek-R1 sur une seule machine équipée de suffisamment de RAM/VRAM (par ex. un Mac Studio 192 Go ou une paire de GPU A100/H100).
Cela reste du haute performance pas forcément à la portée de tous les développeurs, mais on peut imaginer que des fournisseurs cloud ou des tiers proposent DeepSeek préinstallé sur des instances (tout comme on peut louer une instance avec Llama 2, etc.).
Quoi qu’il en soit, l’auto-hébergement donne un choix architectural : cloud public DeepSeek vs instance privée. ChatGPT lui n’offre pas ce choix : c’est forcément une solution cloud gérée. Pour certaines entreprises, c’est un frein car elles préfèreraient une solution on-premise pour des raisons stratégiques ou de souveraineté.
DeepSeek apporte une réponse unique à ce besoin en combinant performance de pointe et déploiement privé possible, là où sinon il faudrait se contenter d’un modèle open-source moins performant (type Llama 2) pour rester on-prem.
En contrepartie, utiliser DeepSeek open-source signifie qu’on n’a pas les services managés qu’OpenAI fournit (scalabilité automatique, monitoring proactif, mise à jour transparente du modèle, etc.).
Conformité RGPD : Un mot spécifique sur la RGPD (Règlement Général sur la Protection des Données). OpenAI a dû adapter ChatGPT pour le marché européen : possibilité d’effacement des données, transparence sur l’usage des données personnelles, etc. Ils ont nommé un représentant UE, etc.
DeepSeek, étant un service étranger, n’a pas de communication explicite sur le sujet. Si vous utilisez DeepSeek en Europe, vous endossez le rôle de responsable de traitement si des données personnelles transitent dans vos prompts.
Il faudra donc informer les utilisateurs et peut-être éviter d’y mettre des données nominatives sans consentement. En auto-hébergé, en revanche, c’est comme utiliser n’importe quel logiciel interne : on peut maîtriser totalement la conformité (chiffrement, logs internes, durée de conservation que l’on veut, etc.).
Donc pour un usage professionnel en environnement régulé (banque, santé, etc.), DeepSeek n’est envisageable que soit en mode auto-hébergé, soit après un audit sérieux de leurs pratiques de cloud (ce qui est difficile sans garantie contractuelle de leur part).
ChatGPT Enterprise de son côté vise justement ces clients régulés en promettant que « aucune donnée ne sort, tout est chiffré, conforme RGPD », appuyé par la réputation d’OpenAI/Microsoft.
Synthèse sécurité/hébergement : DeepSeek offre une solution plus privatisable et transparente : grâce à l’open-source, on peut l’héberger chez soi et savoir ce qui tourne.
Cela permet de répondre aux exigences de confidentialité (les données restent sur site) et de souveraineté numérique (pas de dépendance à une entreprise étrangère pour le service, hormis l’utilisation initiale du modèle).
En revanche, utiliser DeepSeek via ses serveurs implique d’avoir confiance en une entité chinoise et en l’absence de garanties officielles sur l’utilisation des données – point qui en refroidira certains, d’autant que le service est banni dans quelques pays ce qui nourrit un climat de méfiance.
OpenAI/ChatGPT de son côté propose un service sécurisé clé en main, avec des certifications (par exemple, ChatGPT Enterprise est certifié SOC 2 pour la sécurité, etc.), des engagements de non-utilisation des données clients, et des fonctionnalités de protection de la vie privée (mode de chat éphémère où l’historique disparaît) qui rassurent les utilisateurs.
Cependant, OpenAI restant propriétaire, on doit leur faire confiance sur parole et accepter que les données transitent hors de son périmètre.
En somme, c’est un choix entre la liberté de tout gérer soi-même (DeepSeek) ou la commodité d’un service surveillé (OpenAI). Selon le contexte du développeur (startup agile vs grande entreprise réglementée), l’un ou l’autre présentera des atouts sur cet aspect.
Tableau comparatif : DeepSeek vs OpenAI (GPT-3.5/GPT-4)
Pour synthétiser les points clés, le tableau suivant compare DeepSeek-V3/R1 et les modèles OpenAI GPT-3.5 et GPT-4 sur les principaux critères pertinents pour les développeurs :
| Critères | DeepSeek V3 / R1 | OpenAI GPT-3.5 | OpenAI GPT-4 |
|---|---|---|---|
| Nature du modèle | Open-source (code et poids disponibles). Deux variantes : V3 (généraliste MoE) et R1 (raisonneur chaîné). | Propriétaire (modèle fermé d’OpenAI). Version turbo optimisée pour la vitesse, chat généraliste depuis 2022. | Propriétaire (modèle fermé d’OpenAI). Modèle premium de 2023, très large et sophistiqué (≈1 billion+ de paramètres). |
| Taille & architecture | 671 milliards de paramètres (MoE : mixture of experts) – n’active que ~37B par requête, entraîné sur 14 × 10^12 tokens. Efficace et spécialisé (experts code, etc.). | ~175 milliards de paramètres (Transformer dense). Optimisé pour la rapidité plutôt que la profondeur de raisonnement. | Modèle gigantesque (taille non publique, ~1,8 trillion estimé). Transformer dense monolithique, extrêmement polyvalent et précis. |
| Performances générales | Niveau GPT-4 sur beaucoup de tâches. Excellent en raisonnement logique et mathématique (R1 excelle dans STEM). Légère faiblesse possible sur certaines langues peu représentées. | Bon en conversation simple et créativité basique. Montre des limites sur tâches complexes ou techniques (erreurs de logique, code incomplet). | État de l’art en 2025 sur compréhension et génération. Performances supérieures GPT-3.5 dans tous les domaines, très fiable sur tâches complexes (code, analyse, etc.). |
| Capacités spécifiques | Textuel principalement : répond à des questions, génère du code, peut résumer des PDF/textes. Mode DeepThink pour réponses détaillées étape-par-étape. Pas de génération d’images/vidéo intégrée (juste lecture texte d’images PDF). | Textuel uniquement dans le cadre ChatGPT gratuit. (OpenAI a d’autres modèles pour images ou audio, mais GPT-3.5 lui-même ne gère que du texte). | Multimodal limité : peut analyser des images en entrée (décrire une image donnée), et via ChatGPT Plus peut générer images (DALL-E 3) ou vidéos (Sora) en plugin. Sortie principalement textuelle, possible graphe/diagramme ASCII. |
| Fenêtre de contexte | Jusqu’à 128 000 tokens max (souvent ~64K en pratique sur le cloud). Idéal pour longs documents ou très longues conversations. Conserve contexte conversationnel jusqu’à cette limite (pas de mémoire au-delà). | ~4 000 tokens (version standard). Une version 16K existe pour certains usages. Suffisant pour conversations courtes ou un document de quelques pages, mais limité pour longs dossiers. | 8 000 tokens par défaut. Version 32 000 tokens disponible pour gros contextes (50+ pages). Permet des conversations approfondies ou l’analyse de rapports plus longs, mais en deçà de DeepSeek sur ce point. |
| Intégration API | API compatible OpenAI (mêmes endpoints JSON). Modèles : deepseek-chat (V3) et deepseek-reasoner (R1) sélectionnables. Supporte le stream, function calling, etc. Open-source : possible déploiement local, fine-tuning custom si ressources. | API OpenAI propriétaire. Endpoints riches (chat, complétion, images, embeddings…). SDK officiels et large support communautaire. Pas d’auto-hébergement ni accès aux coulisses du modèle. | API OpenAI identique (juste changer model: gpt-4). Taux de requêtes plus restreints et coût plus élevé. Plugins uniquement via interface ChatGPT (pas accessibles direct en API). Pas de self-hosting. |
| Tarification | Gratuit sur l’interface web (usage illimité, accès complet V3/R1). API payante très bon marché : ~$0.27 pour 1M tokens entrée, $1.10 pour 1M tokens sortie (V3). Soit ~50× moins cher que GPT-4. Pas d’abonnement mensuel, paiement à l’utilisation (crédits prépayés). Open-source : coût nul si auto-hébergé (hors infra). | Gratuit pour ChatGPT (GPT-3.5) sur web/app, avec limites (modèle moins performant, peut être ralenti aux heures de pointe). API : ~$0,002 par 1K tokens (donc ~$2 par million) en sortie, coût modique mais non nul. | Payant : ChatGPT Plus 20 $/mois (GPT-4 illimité UI) ou API $0.06/1K tokens en sortie (~$60 par million). Pas de version gratuite publique de GPT-4 hormis l’UI Bing Chat limitée. Abonnement Pro/Enterprise pour usage intensif ($$$). |
| Hébergement & confidentialité | Cloud public (serveurs probablement en Chine). Données de prompts potentiellement soumises à leur politique (pas de garantie RGPD annoncée). Open-source : peut être auto-hébergé on-premise ou cloud privé, garantissant confidentialité totale des données. Code source auditable pour vérification sécurité. | Cloud OpenAI (USA ou Azure). RGPD : doit s’appuyer sur cadre légal transferts (SCC). Données API non réutilisées par OpenAI par défaut. ChatGPT gratuit : données peuvent servir à l’entraînement. Pas d’option d’hébergement privé. | Cloud OpenAI (USA/Azure). ChatGPT Enterprise offre garanties fortes : pas de conservation ni usage des données client, conformité SOC2/RGPD. Pas d’hébergement self-host, on reste sur du SaaS. Sécurité : moderation OpenAI robuste sur contenus générés. |
Remarque : DeepSeek étant open-source, les entreprises peuvent adapter le modèle (fine-tuning) et l’intégrer profondément à leur stack, ce qui est impossible avec GPT fermé d’OpenAI. En revanche, OpenAI offre un écosystème plus complet (outils, plugins multimodaux, support commercial). Le choix dépend donc des priorités du projet : coût et contrôle vs. commodité et polyvalence.
Conclusion
DeepSeek vs OpenAI (ChatGPT) est un comparatif symbolique de l’évolution des IA : d’un côté, un modèle ouvert, communautaire et ultra-compétitif sur le plan technique ; de l’autre, une solution propriétaire solidement établie, riche en fonctionnalités et en intégrations.
Pour les développeurs, DeepSeek représente une alternative à ChatGPT très crédible : il offre une qualité de réponses du niveau de GPT-4 tout en éliminant de nombreux freins (open-source, accès gratuit, coût d’API dérisoire).
Les tâches comme le codage, le traitement de textes techniques ou le raisonnement complexe, qui sont courantes en développement, sont le terrain de prédilection de DeepSeek – avec l’avantage de pouvoir être utilisé sans se ruiner ni dépendre d’un service externe, notamment via l’auto-hébergement.
OpenAI reste malgré tout un choix de confiance et de facilité. ChatGPT propose une expérience aboutie, multilingue, avec des capacités multimodales et un écosystème d’outils étendu qu’apprécient aussi les développeurs (Playground, debugging facilitant, etc.).
Si votre projet nécessite par exemple de la génération d’images, de la voix, ou simplement bénéficie de l’assurance qualité/prévisibilité d’un service commercial, OpenAI a une longueur d’avance.
ChatGPT excelle dans les interactions conversationnelles naturelles, le support de multiples langues, et rassure par ses contrôles de sécurité et de confidentialité pour un déploiement professionnel.
En outre, la robustesse de l’infrastructure OpenAI est un gage de fiabilité à grande échelle – un aspect à ne pas négliger pour un produit en production critique.
En fin de compte, le choix entre DeepSeek et OpenAI dépendra des besoins et contraintes du développeur ou de l’entreprise. Pour un usage personnel ou un projet open-source, DeepSeek offre une liberté et un rapport qualité-prix imbattable, permettant d’expérimenter un modèle de haut niveau sans obstacle.
Pour une application commerciale grand public, ChatGPT apporte la sérénité d’une solution éprouvée et soutenue par un écosystème mûr. On peut dire que DeepSeek est l’option “power user” et économique, quand OpenAI est l’option “clé en main” et polyvalente.
Nombre de développeurs pourraient d’ailleurs choisir d’utiliser les deux de manière complémentaire : par exemple, DeepSeek pour du traitement en backend volumineux ou spécialisé, et ChatGPT pour l’interaction utilisateur ou les fonctionnalités multimédias.
L’important est qu’en 2025, grâce à des alternatives comme DeepSeek, les développeurs disposent enfin d’un choix élargi en matière de LLM – ce qui stimule l’innovation et fait baisser les coûts dans tout l’écosystème de l’IA.
En somme, que vous optiez pour DeepSeek ou OpenAI, vous aurez entre les mains une technologie puissante ; à vous de sélectionner celle qui s’aligne le mieux sur vos priorités de développement, votre budget et vos exigences techniques.
