راهنمایی کامل برای توسعه‌دهندگان: DeepSeek API و ChatGPT API چه چیزی ارائه می‌دهند؟

اگر توسعه‌دهنده باشید و بخواهید برای محصول خود «چت هوشمند»، «تولید متن خودکار» یا «کدنویسی کمکی» اضافه کنید، احتمالاً سریع به این دو اسم می‌رسید: DeepSeek API و ChatGPT API. هر دو قدرت مدل‌های زبانی بزرگ را در قالب یک API ساده در اختیار شما می‌گذارند؛ اما فرقشان چیست؟ کدام‌یک برای پروژه شما مناسب‌تر است؟ هزینه، سرعت، کیفیت پاسخ، نمونه‌کدها، مدیریت توکن و خطا و… همه این‌ها روی تصمیم نهایی شما تأثیر دارند. در این راهنمای مقایسه‌ای، از نگاه یک برنامه‌نویس، مقایسه DeepSeek API و ChatGPT API برای توسعه‌دهندگان را قدم‌به‌قدم باز می‌کنیم تا بدانید دقیقاً سراغ کدام گزینه بروید.

تصویر کلی: DeepSeek API و ChatGPT API چه هستند؟

DeepSeek API و ChatGPT API هر دو در اصل یک چیز را ارائه می‌دهند: دسترسی HTTP به یک مدل زبانی بزرگ (LLM) که از روی prompt شما متن، کد یا پاسخ مکالمه تولید می‌کند. از نظر معماری، شما:

1) یک درخواست JSON می‌فرستید (شامل مدل، پیام‌ها، تنظیمات مثل max_tokens و temperature)
2) پاسخ JSON دریافت می‌کنید که حاوی متن (یا سایر خروجی‌های مدل) است.

ChatGPT API توسط OpenAI ارائه می‌شود و سال‌هاست که بازار LLM-as-a-Service را رهبری می‌کند. DeepSeek API بازیگر جدیدتری است که معمولاً روی هزینه کمتر و کارایی بالا در وظایف مشخص تمرکز دارد. برای شما به‌عنوان توسعه‌دهنده، سؤال اصلی تنها «قدرت مدل» نیست، بلکه:

– چقدر پیاده‌سازی ساده است؟
– هزینه هر توکن چقدر است؟
– چطور باید مدیریت توکن، خطا، و نرخ درخواست را انجام دهید؟
– برای زبان‌ها و حوزه‌های مختلف، کدام‌یک پاسخ پایدارتر می‌دهد؟

ChatGPT Plus چیست؟ قبل از خرید یا ارتقا، تفاوت نسخه رایگان و Plus را کامل و کاربردی بررسی کرده‌ایم.

مقایسه معماری و مدل‌ها: چه گزینه‌هایی در اختیار دارید؟

مدل‌های DeepSeek API

جدول جزییات مدل های دیپ سیک آپدیت 2026 :

بسته به نسخه‌ها (که ممکن است در طول زمان تغییر کنند)، DeepSeek معمولاً این دسته مدل‌ها را ارائه می‌دهد:

– مدل‌های Chat / متن برای مکالمه، تولید مقاله، خلاصه‌سازی، پاسخ به سؤال
– مدل‌های Code مخصوص تکمیل کد، رفع باگ، توضیح کد
– گاهی مدل‌های سبک‌تر برای Instruct (پاسخ موجز دستوری) و سرویس‌های خاص (مانند search یا rerank، در صورت ارائه)

هدف DeepSeek این است که خروجی قابل رقابت با مدل‌های اصلی بازار بدهد، اما با هزینه محاسباتی کمتر و معماری بهینه‌تر. برای توسعه‌دهنده، این یعنی اگر API به خوبی مستند شده باشد، شما می‌توانید با هزینه پایین‌تر، تعداد درخواست بیشتری را سرویس‌دهی کنید.

کدنویسی سریع‌تر با Copilot: اگر می‌خواهید سرعت کدنویسی‌تان واقعاً بالا برود، راهنمای نصب و راه‌اندازی GitHub Copilot را ببینید.

 مدل‌های ChatGPT API (OpenAI)

OpenAI در ChatGPT API معمولاً چند لایه مدل دارد:

– مدل‌های Chat (مثل gpt-4.x، gpt-4o، gpt-4o-mini) برای مکالمه عمومی و همه‌منظوره
– مدل‌های کدنویسی (مثل gpt-4o-mini-code یا معادل‌ها، بسته به نسخه‌ها)
– مدل‌های تصویری برای تبدیل متن به تصویر
– APIهای پیشرفته مانند Assistants API، Tools، Function calling، حافظه و…

اگر فقط به یک متن‌ساز قدرتمند نیاز دارید، هر دو سرویس نیاز شما را پوشش می‌دهند. اما اگر می‌خواهید روی اکوسیستم بزرگ (ابزارهای third-party، نمونه‌کدهای بی‌شمار، کتابخانه‌ها و ادغام آماده با پلتفرم‌ها) سوار شوید، ChatGPT API معمولاً گزینه پیش‌فرض خیلی‌هاست.

ساختار درخواست (Request) و پاسخ (Response) در دو API

3.1. ChatGPT API – نمونه درخواست پایه

یک درخواست ساده برای تولید متن گفتگومحور در ChatGPT API (با فرض استفاده از endpoint chat.completions) معمولاً چیزی شبیه این است:

 POST https://api.openai.com/v1/chat/completions Authorization: Bearer YOUR_API_KEY Content-Type: application/json { "model": "gpt-4o-mini", "messages": [ { "role": "system", "content": "You are a helpful assistant for developers." }, { "role": "user", "content": "یک تابع پایتون برای محاسبه فاکتوریل بنویس." } ], "max_tokens": 200, "temperature": 0.3 } 

پاسخ هم به‌صورت JSON برمی‌گردد که در آن مسیر choices[0].message.content متن تولیدشده را نگه می‌دارد.

DeepSeek API – درخواست مشابه

DeepSeek API (باتوجه‌به شباهت زیاد به الگوی OpenAI) معمولاً ساختار بسیار نزدیکی دارد، مثلاً:

 POST https://api.deepseek.com/v1/chat/completions Authorization: Bearer YOUR_API_KEY Content-Type: application/json { "model": "deepseek-chat", "messages": [ { "role": "system", "content": "You are a helpful assistant for developers." }, { "role": "user", "content": "یک تابع پایتون برای محاسبه فاکتوریل بنویس." } ], "max_tokens": 200, "temperature": 0.3 } 

خروجی هم به‌طور مشابه در فیلدهایی مثل choices[0].message.content قرار می‌گیرد. این شباهت باعث می‌شود مهاجرت بین DeepSeek API و ChatGPT API برای توسعه‌دهندگان ساده باشد؛ فقط کافی است نام مدل و endpoint را عوض کنید و حواستان به تفاوت‌های جزئی در محدودیت‌ها و پارامترها باشد.

نمونه کد استفاده از API هوش مصنوعی در پایتون

ChatGPT API – نمونه ساده در پایتون

 import requests API_KEY = "YOUR_OPENAI_KEY" url = "https://api.openai.com/v1/chat/completions" headers = { "Authorization": f"Bearer {API_KEY}", "Content-Type": "application/json" } data = { "model": "gpt-4o-mini", "messages": [ {"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."}, {"role": "user", "content": "برای یک بلاگ فنی چه ایده‌هایی پیشنهاد می‌دهی؟"} ], "max_tokens": 256, "temperature": 0.7 } response = requests.post(url, headers=headers, json=data, timeout=30) response.raise_for_status() result = response.json() print(result["choices"][0]["message"]["content"]) 

DeepSeek API – نمونه معادل در پایتون

 import requests API_KEY = "YOUR_DEEPSEEK_KEY" url = "https://api.deepseek.com/v1/chat/completions" headers = { "Authorization": f"Bearer {API_KEY}", "Content-Type": "application/json" } data = { "model": "deepseek-chat", "messages": [ {"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."}, {"role": "user", "content": "برای یک بلاگ فنی چه ایده‌هایی پیشنهاد می‌دهی؟"} ], "max_tokens": 256, "temperature": 0.7 } response = requests.post(url, headers=headers, json=data, timeout=30) response.raise_for_status() result = response.json() print(result["choices"][0]["message"]["content"]) 

همان‌طور که می‌بینید، اسکلت کد تقریباً یکسان است. این یعنی اگر الان روی ChatGPT API هستید و می‌خواهید DeepSeek API را تست کنید (یا برعکس)، کار زیادی لازم ندارید؛ فقط باید به کلیدها، محدودیت توکن و نرخ درخواست توجه کنید.

 بهینه‌سازی پرامپت و مدیریت توکن

 چرا توکن مهم است؟

در هر دو سرویس، هزینه و محدودیت‌ها بر اساس تعداد توکن محاسبه می‌شود. توکن‌ها قطعات کوچک متن هستند (نه لزوماً کلمه کامل). هر چه prompt و پاسخ طولانی‌تر باشد، توکن بیشتری مصرف می‌کنید و:

– هزینه شما بالاتر می‌رود
– زمان پاسخ دیرتر می‌شود
– احتمال برخورد با محدودیت‌های API بیشتر می‌شود

اصول بهینه‌سازی پرامپت

برای هر دو API، چند قاعده ساده برای نوشتن پرامپت بهتر وجود دارد:

• شفاف و صریح بنویسید: به‌جای «یک متن بنویس» بگویید «یک متن 150 کلمه‌ای با لحن دوستانه درباره مزایای تست واحد بنویس».
• محدودیت بگذارید: با max_tokens و ذکر طول در خود پرامپت، خروجی را تحت کنترل نگه دارید.
• سند راهنما بدهید: برای وظایف پیچیده، مثال ورودی/خروجی در پرامپت قرار دهید (prompt-as-spec).

این اصول، هم در راهنمای DeepSeek API و هم در راهنمای ChatGPT API کاربرد دارند و رابطه مستقیمی با کاهش توکن مصرفی و افزایش کیفیت خروجی دارند.

بهترین AI برای متن فارسی: برای تولید متن فارسی حرفه‌ای در وب و شبکه‌های اجتماعی، این راهنما بهترین گزینه‌ها را معرفی می‌کند.

محدودیت نرخ (Rate Limit) و مدیریت خطای API

محدودیت نرخ در ChatGPT API

OpenAI معمولاً برای هر کلید API، محدودیت‌هایی روی:

– تعداد درخواست در دقیقه (RPM)
– تعداد توکن در دقیقه (TPM)

قرار می‌دهد. اگر از این حد عبور کنید، خطای 429 Too Many Requests دریافت می‌کنید. مدیریت آن از نگاه توسعه‌دهنده یعنی:

– استفاده از backoff (صبر کردن و تلاش مجدد با فاصله زمانی تصاعدی)
– صف‌بندی درخواست‌ها در سمت سرور شما
– شارد کردن workload بین چند کلید API (اگر مطابق قوانین مجاز باشد)

محدودیت نرخ در DeepSeek API

DeepSeek هم سیاست‌های مشابهی دارد (با مقادیر متفاوت). ازآنجاکه جزئیات دقیق ممکن است در مستندات رسمی به‌روزرسانی شوند، مهم است:

1) مستندات را برای مقادیر RPM و TPM بخوانید
2) در کد خود، خطاهای 429 و 5xx را مدیریت کنید (تلاش مجدد با backoff)
3) اگر load بالا دارید، از queue و batching استفاده کنید

الگوی مشترک مدیریت خطا

برای هر دو API می‌توانید یک الگوی ساده مدیریت خطا در پایتون پیاده کنید، مثلاً:

 import time import requests def call_llm_with_retry(url, headers, data, max_retries=5): delay = 1 for attempt in range(max_retries): try: resp = requests.post(url, headers=headers, json=data, timeout=30) if resp.status_code == 429: # rate limit time.sleep(delay) delay *= 2 continue resp.raise_for_status() return resp.json() except requests.RequestException as e: if attempt == max_retries - 1: raise time.sleep(delay) delay *= 2 # سپس این تابع را هم برای DeepSeek و هم برای ChatGPT می‌توانید استفاده کنید 

هزینه، کارایی و انتخاب مدل مناسب (نحوه انتخاب API تولید متن)

مدل قوی‌تر یا ارزان‌تر؟

در بسیاری از سناریوها، مدل قوی‌تر همیشه انتخاب درست نیست. برای مثال:

– اگر یک سیستم پیشنهاد متن ساده در یک فرم دارید، شاید یک مدل سبک DeepSeek یا مدل کوچک ChatGPT (مثلاً mini) کافی باشد.
– اگر در حال توسعه یک دستیار برنامه‌نویسی پیشرفته هستید، احتمالاً مدل‌های بالارده ChatGPT یا قوی‌ترین مدل DeepSeek را لازم دارید.

ایده منطقی این است که ابتدا برای هر سرویس:

1) یک مدل ارزان‌تر و یک مدل قوی‌تر را انتخاب کنید
2) روی یک مجموعه تست واقعی (مثلاً 50–100 prompt) آزمایش A/B بگیرید
3) کیفیت پاسخ، سرعت، و هزینه تخمینی ماهانه را مقایسه کنید

مقایسه DeepSeek API و ChatGPT API برای توسعه‌دهندگان از دید هزینه

اگرچه قیمت دقیق هر توکن باید از سایت رسمی گرفته شود، اما روند رایج این است:

– DeepSeek سعی می‌کند با قیمت به‌صرفه‌تر وارد شود، به‌خصوص برای پروژه‌هایی که توکن بالایی مصرف می‌کنند.
– ChatGPT API معمولاً گران‌تر است ولی در عوض ثبات کیفیت، ابزارهای پیرامونی و مستندات بسیار کامل ارائه می‌دهد.

پس اگر شما:

– یک استارتاپ اولیه هستید و مدام باید هزینه را فشار دهید: DeepSeek می‌تواند گزینه جذابی باشد.
– یک محصول سازمانی یا B2B حساس دارید و تجربه کاربری «بی‌دردسر» مهم‌تر از تفاوت چند درصدی هزینه است: احتمالاً ChatGPT انتخاب راحت‌تری است.

مقایسه تجربه توسعه‌دهنده (DX): مستندات، ابزارها، جامعه

تجربه توسعه‌دهنده در ChatGPT API

OpenAI طی زمان، روی Developer Experience خیلی سرمایه‌گذاری کرده است:

– مستندات رسمی و به‌روز
– نمونه‌کدها در زبان‌های مختلف (Python, JS, Node, …)
– کتابخانه‌های رسمی و غیررسمی
– انجمن‌ها، ریپازیتوری‌های GitHub زیاد، آموزش‌های فراوان

برای برنامه‌نویسی که تازه می‌خواهد راهنمای ChatGPT API را بخواند و اولین تماس را بزند، این محیط یادگیری بسیار ساده و کم‌اصطکاک است.

تجربه توسعه‌دهنده در DeepSeek API

DeepSeek در حال رشد است و معمولاً:

– تلاش می‌کند سازگاری بالایی با الگوی OpenAI داشته باشد
– مستندات راه‌اندازی سریع (Quickstart) و مثال‌های پایه ارائه می‌دهد
– در برخی زبان‌ها SDK یا نمونه‌کد فراهم دارد

اگر قبلاً با ChatGPT API کار کرده باشید، ورود به DeepSeek API برایتان ساده است؛ اما شاید تنوع مثال‌ها و ابزارها به گستردگی OpenAI نباشد. با این‌حال برای توسعه‌دهندگان باتجربه، این مسأله خیلی مانع‌ساز نخواهد بود.

Imagen 3 یا Midjourney؟ اگر برای تصویرسازی مردد هستید، مقایسه 2025 را ببینید تا انتخاب‌تان دقیق‌تر شود.

انتخاب عملی: چه زمانی DeepSeek و چه زمانی ChatGPT؟

سناریوهایی که DeepSeek منطقی‌تر است

معمولاً DeepSeek API گزینه خوبی است اگر:

– پروژه شما مصرف توکن بسیار بالا دارد (مثلاً تولید انبوه محتوا یا پردازش لاگ‌ها).
– می‌خواهید در کنار یک مدل قوی، یک مدل پشتیبان ارزان‌تر برای fallback داشته باشید.
– قصد دارید به صورت آزمایشی (PoC) یک ویژگی هوش مصنوعی را بسازید و هزینه را پایین نگه دارید.

سناریوهایی که ChatGPT API منطقی‌تر است

ChatGPT API انتخاب طبیعی‌تر است اگر:

• می‌خواهید از امکانات پیشرفته مثل Assistants، ابزارها و حافظه داخلی استفاده کنید.
• زبان‌های مختلف، مقالات طولانی، دیالوگ پیچیده و تجربه کاربری بسیار روان برایتان اولویت است.

در بسیاری از محصولات واقعی، ترکیب این دو هم امکان‌پذیر است: بخشی از ترافیک روی DeepSeek، بخش حساس‌تر روی ChatGPT.

نکته مالی و تحریمی برای توسعه‌دهندگان ایرانی

از نگاه فنی، هر دو API جذاب‌اند؛ اما برای توسعه‌دهندگان ایرانی چالش اصلی پرداخت ارزی، شارژ حساب هوش مصنوعی، و دورزدن محدودیت‌های پرداخت است. هم DeepSeek و هم ChatGPT نیاز به کارت‌های بین‌المللی (ویزا/مستر، یا حساب‌هایی مثل PayPal و …) دارند و بدون آن‌ها عملاً نمی‌توانید کلید API معتبر بگیرید یا اشتراک را تمدید کنید.

اینجاست که سرویس‌هایی مثل زرین پرداخت می‌توانند نقش حیاتی داشته باشند: از پرداخت با ویزا و مسترکارت مجازی، شارژ حساب‌های ارزی و خرید اشتراک ابزارهای هوش مصنوعی گرفته تا مدیریت پرداخت‌های تکرارشونده، تا شما بتوانید روی کدنویسی و بهینه‌سازی پرامپت و مدیریت توکن تمرکز کنید، نه دغدغه پرداخت خارجی.

روش‌های پرداخت ChatGPT API و DeepSeek API در سال 2026

پرداخت ChatGPT API با ویزا و مسترکارت

برای استفاده از ChatGPT API (OpenAI)، مسیر اصلی پرداخت در سال 2026 همچنان کارت‌های بین‌المللی ویزا و مسترکارت است. توسعه‌دهندگان باید با پرداخت ارزی، اعتبار حساب خود را شارژ کنند تا بتوانند از API استفاده کنند. این روش برای پروژه‌های حرفه‌ای و سازمانی پایدار، قابل پیش‌بینی و مناسب مدیریت هزینه‌های ماهانه است، اما برای کاربران ایرانی نیازمند دسترسی به کارت معتبر بین‌المللی یا سرویس‌های واسط پرداخت ارزی است.

پرداخت DeepSeek API با ویزا، مسترکارت و پی‌پال

DeepSeek API در کنار DeepSeek API با ویزاکارت و مسترکارت، امکان پرداخت DeepSeek API با پی‌پال را نیز فراهم می‌کند که برای بسیاری از کاربران ایرانی گزینه‌ای انعطاف‌پذیرتر محسوب می‌شود. هرچند این سرویس ممکن است روش‌های پرداخت منطقه‌ای یا چینی هم داشته باشد، اما در عمل پرداخت با پی‌پال و کارت‌های بین‌المللی امن‌ترین و کاربردی‌ترین روش‌ها برای شارژ حساب DeepSeek API هستند؛ به‌ویژه برای توسعه‌دهندگانی که قصد تست اولیه، شارژهای کوچک‌تر یا مدیریت ساده‌تر پرداخت‌ها را دارند.

جمع‌بندی عملی: از کجا شروع کنید؟

برای اینکه این مقاله فقط تئوری نماند، یک مسیر عملی پیشنهاد می‌شود:

1. نیاز خود را دقیق بنویسید: گفتگو، تولید کد، خلاصه‌سازی، تولید محتوا یا ترکیبی؟ حجم روزانه درخواست‌ها را تقریباً تخمین بزنید.
2. دو مدل انتخاب کنید: یکی از DeepSeek (مثلاً deepseek-chat) و یکی از ChatGPT (مثلاً gpt-4o-mini).
3. یک اسکریپت تست بسازید: 50–100 پرامپت واقعی پروژه خود را به هر دو API بفرستید، خروجی‌ها را ذخیره کنید و به‌صورت انسانی/نیمه‌خودکار مقایسه کنید.
4. مصرف توکن را لاگ کنید: برای هر درخواست، ورودی و خروجی را توکنایز کنید (یا از متادیتای API استفاده کنید) و هزینه تخمینی ماهانه را حساب کنید.
5. الگوی مدیریت خطا و نرخ را پیاده کنید: backoff، retry و صف‌بندی را از روز اول در نظر بگیرید تا در مقیاس بزرگ به مشکل نخورید.
6. بر اساس پایداری، کیفیت، و هزینه تصمیم بگیرید: شاید برای فاز MVP DeepSeek به‌صرفه‌تر باشد و در فاز بعدی برای برخی قابلیت‌های حساس، ChatGPT را اضافه کنید.

در نهایت، «بهترین API» وجود ندارد؛ بهترین انتخاب برای شما وجود دارد، که ترکیبی است از نیاز محصول، بودجه، ریسک‌پذیری و دسترسی‌تان به زیرساخت‌های مالی بین‌المللی. با شناخت تفاوت‌ها و تست عملی، می‌توانید با خیال راحت تصمیم بگیرید و هوش مصنوعی را به شکلی پایدار و اقتصادی وارد محصول خود کنید.

برترین‌های AI در 2025: یک جمع‌بندی سریع از بهترین هوش مصنوعی‌های 2025 برای کارهای مختلف (متن، تصویر، کدنویسی و…).