Publicidade e Marketing
Jorge Miloradovitch
Pesquisador, redator e entrevistador de casos de uso
20 de fevereiro de 2025
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Vamos imaginar que você faz parte de uma pequena equipe, talvez em marketing digital, e-commerce, SaaS ou mídia. Sua equipe quer automatizar comunicações de rotina, como respostas de suporte ao cliente. Você tentou o OpenAI, mas os custos estão subindo, e as respostas nem sempre acertam o alvo para a voz da sua marca.
O DeepSeek avança com raciocínio mais afiado e um preço mais leve, como um parceiro que faz o trabalho sem problemas. O ChatGPT é poderoso, mas o preço e a complexidade podem afundar seu orçamento. É aí que o DeepSeek First Reasoning Model entra em cena – um modelo robusto e acessível, projetado para ser acessível e inteligente.
Abaixo, mostramos onde o primeiro modelo do DeepSeek supera o OpenAI e onde ele não supera. Também mostramos como testar ambos integrando os modelos em seus fluxos de trabalho.
O raciocínio em IA é como ter um parceiro que pode resolver um problema com você, passo a passo. O primeiro modelo de raciocínio do DeepSeek, o R1, lida com isso com sua abordagem de cadeia de pensamento (CoT). Em vez de tirar conclusões precipitadas, ele pensa em voz alta, dividindo tarefas complexas, como depurar um aplicativo SaaS ou traçar uma previsão de vendas de comércio eletrônico, em partes gerenciáveis. Isso significa menos suposições e mais momentos "aha!".
O DeepSeek-R1 se apoia no aprendizado por reforço (RL), um pouco como ensinar uma criança a andar de bicicleta. Você a deixa balançar, se ajustar e, eventualmente, aprender. Ao contrário dos modelos da OpenAI, como o ChatGPT 4o, que geralmente dependem de um pré-treinamento massivo e podem parecer que estão resolvendo sua tarefa com pura potência, o DeepSeek itera por tentativa e erro para refinar sua lógica.
Ele pontua 84% no benchmark MMLU-Pro para raciocínio e conhecimento (no mesmo nível do OpenAI o1 e bem à frente do o3-mini) e aborda tarefas de codificação no Codeforces com uma classificação de 2029 — bem próximo dos 1 do o2061.
O DeepSeek-R1 não calcula apenas números – ele entende o contexto. Por exemplo, sua equipe de mídia precisa de um esboço de blog sobre “Top 10 Alien Fashion Trends”. O DeepSeek não listará apenas ideias genéricas. Ele usará toques criativos (como “cachecóis de malha com tentáculos”) porque pensa no “porquê” por trás de cada etapa, incluindo até mesmo o tipo de frase “Espere, o usuário me quer…”.
Ao mesmo tempo, o DeepSeek supera todos os modelos da OpenAI no benchmark Humanity's Last Exam (HLE), cujo propósito é testar o quão bem a IA resolve problemas acadêmicos. Com uma taxa de sucesso de 9.3%, o modelo tem desempenho melhor do que o3-mini e o1 que mostram 8.7% e 7.7%, respectivamente.
Por exemplo, Ars Technica testado esse modelo em um impasse com o OpenAI, e o DeepSeek venceu em uma tarefa de narrativa, criando uma história de Abraham Lincoln inventando o basquete em 1864.
Aqui está a resposta do DeepSeek:
Aqui está o que o OpenAI o1 gerou:
Veja como o primeiro modelo do Deepseek supera o OpenAI: sua resposta é uma reviravolta absurdamente caprichosa em um prompt absurdo. Os autores adoraram a parte sobre inventar um esporte em que os jogadores não saltam para trincheiras, mas em direção à glória, junto com a ideia de uma "13ª emenda" para manter os atletas livres da tirania do espírito esportivo ruim (seja lá o que isso signifique).
Ele também ganha crédito por mencionar o secretário de Lincoln, John Hay, o que o o1 não fez, e seu conhecido ataque de insônia que aparentemente levou à patente de um travesseiro pneumático (seja lá o que isso for).
Isso pode significar várias coisas:
O DeepSeek tem suas desvantagens. Por exemplo, ambos os modelos atuais do DeepSeek têm velocidade de saída lenta de 28 e 26 tokens por segundo. É cerca de 6 vezes mais lento que o o1-mini - um dos modelos mais rápidos do OpenAI, e duas vezes mais lento que o ChatGPT 4o. Quando você envia um prompt, o DeepSeek gasta muito tempo pensando até mesmo em uma pergunta simples, e é por isso que demora tanto.
Diferentemente do GPT 4o, uma das opções mais populares da OpenAI, este modelo pode se autocorrigir durante sua cadeia de pensamento, identificando suas próprias falhas antes de você. Por exemplo, o DeepSeek pode encontrar um passo em falso na lógica de palavras-chave e corrigi-lo enquanto gera uma resposta, economizando tempo de manuseio manual.
No geral, isso é ótimo para equipes pequenas que precisam de respostas de qualidade. O primeiro modelo do Deepseek supera os modelos do OpenAI em muitos casos de uso, mas você terá que gastar mais tempo para obter a resposta. Ao mesmo tempo, o modelo é gratuito para uso por meio do inicializador oficial, enquanto sua API é mais barata.
O DeepSeek-R1 parece um companheiro de equipe que pode entregar resultados sem o alto preço. É uma ferramenta que pensa junto com você, embora lentamente. Combine-o com o Latenode, e essas respostas inteligentes se transformam em ações instantâneas, como fazer uma resposta automática de e-mail ou redigir um tweet. Isso fará com que o trabalho pareça menos tedioso e mais como uma vitória.
Pequenas equipes são as primeiras a sentir os altos custos. O DeepSeek First Reasoning Model (DeepSeek-R1) oferece uma tábua de salvação aqui, superando o OpenAI em acessibilidade. Sua API custa apenas US$ 0.55 por milhão de tokens de entrada e US$ 2.19 por milhão de tokens de saída. Isso é econômico para esquadrões de e-commerce ou SaaS que automatizam tarefas. O modelo o1 do OpenAI, embora poderoso, tem um preço maior: US$ 15 por milhão de tokens de entrada e US$ 60 por milhão de tokens de saída.
O design enxuto do DeepSeek também reduz a sobrecarga computacional, usando 20% menos energia do que o OpenAI para tarefas semelhantes, de acordo com os benchmarks da Ars Technica. Para profissionais de marketing digital que executam consultas de texto de anúncios ou equipes de mídia que elaboram conteúdo, essa eficiência significa mais retorno por menos dinheiro, resultados de nível especializado sem o esforço do bolso.
Não são apenas números – é estratégia. O DeepSeek parece um companheiro inteligente, entregando raciocínio especializado a preços amigáveis para startups. Combine-o com a mágica plug-and-play do Latenode, e os sonhos de automação da sua equipe se tornarão acessíveis, precisos e totalmente inspiradores.
Então, onde o primeiro modelo de raciocínio do DeepSeek (DeepSeek-R1) supera as opções do OpenAI? Não é realmente uma batalha. Você deve encontrar a opção certa com base em seus objetivos. O raciocínio preciso e passo a passo do DeepSeek se adapta a tarefas sensíveis à precisão, como equipes de comércio eletrônico otimizando inventário ou especialistas em mídia criando conteúdo.
O OpenAI o1 brilha para tarefas mais amplas e de alto risco, supera-o em matemática, cálculos e manipulações numéricas (como processar o número de objetos específicos em um arquivo) e também é muito mais rápido. No entanto, o DeepSeek R1 supera o OpenAI em termos de eficiência de custo. Por exemplo, devido à API mais barata, a saída do DeepSeek é 30x mais barata do que as respostas do modelo o1.
Para profissionais de marketing digital que executam artigos de SEO, a precisão e o baixo custo do DeepSeek parecem um aliado confiável – menos pesado em recursos, de acordo com o uso de computação 20% menor da Ars Technica. É ideal para orçamentos enxutos.
Então, qual é a sua escolha? O DeepSeek parece um parceiro inteligente, mas lento, enquanto o OpenAI é uma opção rápida para coisas como análise de dados. Com os preços flexíveis do Latenode, você pode misturar e combinar – permitindo que sua equipe se concentre na inovação, não nos custos.
O DeepSeek não é perfeito, e tudo bem – ele é humano em seus erros. Por exemplo, às vezes ele pode interpretar mal gírias de nicho ou complicar demais as respostas com muitas metáforas, comparações e gírias. No entanto, essa profundidade alimenta a criatividade, gerando textos e artigos de anúncios exclusivos. É uma troca – potencial bruto com uma curva de aprendizado.
Para equipes de e-commerce, isso pode significar descrições de produtos estranhas ocasionais – como sugerir “tênis brilhantes” para uma liquidação da moda. Mas o DeepSeek aprende rápido, adaptando-se após apenas 50 exemplos. É como um novato que tropeça, mas cresce, perfeito para equipes ágeis dispostas a fazer ajustes.
Traços do DeepSeek:
As imperfeições do DeepSeek parecem peculiaridades cativantes de um amigo, não obstáculos. Para equipes de SaaS que automatizam o suporte, sua mentalidade de crescimento o torna um parceiro confiável ao longo do tempo.
O Latenode atua como o elo vital que unifica o DeepSeek com suas ferramentas existentes e permite que você compare este modelo com o ChatGPT. Ambas as ferramentas estão disponíveis em diferentes versões por meio da integração direta plug-and-play, que não precisa de conexão de API ou credenciais de conta, mas também tem um preço personalizado.
Para equipes de comércio eletrônico, por exemplo, ele conecta as descrições e classificações de inventário do DeepSeek ao Shopify, sincronizando dados em tempo real.
A força desta plataforma é sua flexibilidade, permitindo que profissionais de marketing digital vinculem o Google Analytics para ter o DeepSeek R1 ou ChatGPT 4o para analisar esses dados e então enviar ideias de conteúdo para o Trello. Sem necessidade de código, a interface do Latenode permite que até mesmo não técnicos personalizem suas próprias ferramentas de automação, economizando horas de tempo. É como ter um coordenador confiável para manter as coisas funcionando perfeitamente.
Para equipes de SaaS que automatizam a integração, o Latenode vincula o raciocínio e a criatividade do DeepSeek em suas respostas às novas atualizações no HubSpot CRM, reduzindo o trabalho manual de cumprimentar os clientes quando eles aparecem. Ou as equipes de CS podem automatizar o sistema de suporte, como em nosso modelo sobre um chatbot que conecta o Intercom, o Google Sheets e o ChatGPT para reter informações de contexto e responder a novos clientes.
Principais benefícios do Latenode:
A integração do Latenode transforma tanto o DeepSeek quanto o ChatGPT em uma potência para sua equipe, seja otimizando campanhas de varejo ou cronogramas de publicação. É uma solução prática e acolhedora que permite que você se concentre em grandes ideias, não em dores de cabeça técnicas.
A automação pode parecer assustadora, mas o DeepSeek ilumina o caminho a seguir como um guia confiável. Seus poderes de raciocínio ajudam o comércio eletrônico a prever tendências peculiares, o SaaS agiliza o suporte e a mídia a criar histórias ousadas. Você sabia que ele já gerou um formato de meme viral para uma startup — começando com um trocadilho aleatório de gato?
No entanto, recomendamos que você compare o modelo com seus concorrentes para ver se o primeiro modelo do Deepseek realmente supera o OpenAI em sua tarefa, ou não. O talento deste modelo para criatividade inesperada, combinado com sua agilidade de aprendizado, o torna adequado para equipes pequenas. Experimente-o em seu próximo projeto no Latenode! Sua equipe pode descobrir uma faísca que nunca esperava.
O que torna o DeepSeek First Reasoning Model diferente dos modelos OpenAI como o ChatGPT?
O First Reasoning Model do DeepSeek se destaca devido ao seu raciocínio de cadeia de pensamento (CoT), que permite que ele divida os problemas em etapas lógicas em vez de tirar conclusões precipitadas. Ao contrário dos modelos da OpenAI que dependem de um vasto pré-treinamento, o DeepSeek aprende dinamicamente por meio do aprendizado por reforço, refinando sua lógica ao longo do tempo. É particularmente útil para equipes pequenas que precisam de automação precisa e econômica, sem sobrecarga de computação excessiva.
O DeepSeek é melhor que o OpenAI para geração de conteúdo criativo?
Sim, em muitos casos! O DeepSeek supera os modelos da OpenAI em criatividade contextual, o que o torna uma ótima escolha para equipes de marketing digital, mídia e e-commerce. Ele gera textos publicitários exclusivos, esboços de blog e até mesmo narrativas com insights contextuais profundos. No entanto, às vezes ele pode analisar demais metáforas ou interpretar mal gírias, o que o torna mais adequado para equipes dispostas a ajustar resultados.
Como o DeepSeek First Reasoning Model se compara em termos de eficiência de custos?
O DeepSeek oferece uma API mais barata que o OpenAI, tornando-o uma alternativa atraente para equipes preocupadas com o orçamento. Sua API custa apenas US$ 0.55 por milhão de tokens de entrada e US$ 2.19 por milhão de tokens de saída, enquanto o modelo o1 do OpenAI custa US$ 15 por milhão de tokens de entrada e US$ 60 por milhão de tokens de saída. Isso significa que o DeepSeek pode ser até 30 vezes mais barato para fluxos de trabalho automatizados.
Quais são as desvantagens do DeepSeek em comparação ao OpenAI?
Embora o DeepSeek se destaque em raciocínio e criatividade, ele fica para trás em velocidade de processamento. Sua velocidade de saída de 28 tokens por segundo é significativamente mais lenta do que o o1-mini do OpenAI (186 tokens por segundo). Se a velocidade for uma prioridade — como para suporte ao cliente em tempo real — o OpenAI pode ser a melhor opção. No entanto, a capacidade do DeepSeek de autocorrigir e refinar respostas pode levar a saídas de maior qualidade ao longo do tempo.
O DeepSeek pode ser integrado com ferramentas de automação como o Latenode?
Absolutamente! O DeepSeek integra-se perfeitamente com o Latenode, permitindo que as equipes o conectem com plataformas de e-commerce, sistemas de CRM e ferramentas de marketing. Por exemplo, ele pode sincronizar descrições de produtos do Shopify, gerar relatórios de SEO ou analisar dados do Google Analytics — tudo sem exigir habilidades de codificação. Isso o torna uma ferramenta de IA poderosa para empresas que buscam automatizar fluxos de trabalho de forma acessível.
Aplicação Um + Aplicação Dois
