QuickSilver Pro vs DeepInfra
DeepInfra पहले से ही DeepSeek resellers में एक budget-friendly विकल्प है, लेकिन QuickSilver Pro ज़्यादातर मामलों में फिर भी सस्ता है: DeepSeek V3 output पर लगभग 30% और DeepSeek R1 output पर लगभग 9% कम। DeepSeek R1 input पर दोनों लगभग बराबर हैं (QSP $0.56 vs DeepInfra $0.55, QSP थोड़ा ज़्यादा)। यदि आप पहले से cost-sensitive हैं, तो V3 की यह अतिरिक्त बचत सीधे बिल पर असर डालेगी।
एक नज़र में
| फ़ीचर | QuickSilver Pro | deepinfra |
|---|---|---|
| कैटलॉग फोकस | 9 open-source LLMs | 60+ open models, vision, audio |
| DeepSeek V3 output price | $0.616 / 1M | $0.88 / 1M |
| DeepSeek R1 output price | $2.00 / 1M | $2.19 / 1M |
| Cached input discount | अभी नहीं | हाँ (DeepSeek V3/V3.1) |
| Embeddings / audio / images | नहीं | हाँ |
| Dedicated deployments | नहीं | हाँ |
| OpenAI-compatible chat | हाँ | हाँ |
| न्यूनतम टॉप-अप | $5 | $20 |
प्राइसिंग (प्रति 1M tokens, USD)
सार्वजनिक सूची मूल्य, अप्रैल 2026 तक।
| मॉडल | QSP input | QSP output | deepinfra input | deepinfra output | बचत |
|---|---|---|---|---|---|
| DeepSeek V3 | $0.16 | $0.616 | $0.28 | $0.88 | ~30% |
| DeepSeek R1 | $0.56 | $2.00 | $0.55 | $2.19 | ~9% output |
| Qwen3.5-35B-A3B | $0.111 | $0.80 | Comparable | Comparable | — |
माइग्रेशन - दो लाइनें
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://api.quicksilverpro.io/v1",
api_key=os.environ["QSP_KEY"],
)
r = client.chat.completions.create(
model="deepseek-v3",
messages=[{"role": "user", "content": "Hi"}],
)FAQ
list pricing के हिसाब से DeepSeek V3 input पर लगभग 43% और output पर लगभग 30% सस्ता है। DeepSeek R1 input पर दोनों लगभग बराबर हैं (QSP $0.56 vs DeepInfra $0.55, QSP थोड़ा ज़्यादा), और output पर लगभग 9% सस्ता है ($2.00 vs $2.19)। हालांकि DeepInfra की cached-input pricing गणना बदल सकती है।
दो लाइनें: base_url को api.quicksilverpro.io/v1 करें, नया API key लगाएँ, और model IDs से deepseek-ai/ या Qwen/ prefix हटाएँ।