Doubao Charges More than GPT, While DeepSeek Slashes Prices Dramatically: Who Will Win?

marsbitPublicado a 2026-06-11Actualizado a 2026-06-11

Resumen

The article discusses the divergent pricing strategies of two major Chinese AI companies. In May, Doubao (by ByteDance) began testing fees, with its professional tier priced higher than ChatGPT Plus. Meanwhile, DeepSeek permanently cut prices for its V4-Pro API to a quarter of the original, setting new global lows. Doubao, with high user traffic from ByteDance apps like TikTok, leads in monthly active users but faces massive compute costs from its free model. Its move to a freemium model targets heavy users, aiming to balance scale and monetization amid substantial investments. DeepSeek's price cut is attributed to architectural innovations that slash inference costs, adaptation to domestic hardware reducing dependency, and engineering optimizations. It focuses on the enterprise (B2B) market, aiming to become a leading model base. Both companies are currently unprofitable. The article contrasts their approaches with Anthropic, which is profitable by primarily serving enterprises with high-value use cases like coding and agents. It argues that sustainable AI business models require integrating AI into real workflows to deliver tangible ROI, rather than just offering chat services. DeepSeek's recent $7 billion funding round, including investments from Tencent, is noted to bolster its B2B position. The ultimate winner will be the player that successfully transforms AI into measurable returns, whether through consumer productivity ecosystems or enterprise platforms.

Author: Think AI, Aaron

The most surreal scene in the AI industry has emerged.

On one side, after testing a paid model in mid-May, Doubao confirmed on June 1st that it will officially begin charging fees by the end of the month. The pricing is quite high: the Standard version costs 68 RMB/month for continuous subscription, the Enhanced version 200 RMB, and the Professional version 500 RMB.

Calculated at these prices, Doubao's Professional version is already significantly higher than ChatGPT Plus's $20/month, even approaching some overseas high-tier AI subscription levels.

On the other side, DeepSeek announced a permanent price cut at the end of May. DeepSeek has made the 75% discount on V4-Pro permanent, reducing API prices to a quarter of the original. DeepSeek's cached hit input costs are as low as 0.02-0.025 RMB per million tokens, and output costs about 2-6 RMB per million tokens, setting a new global low. Regarding Doubao's fees, online criticism is widespread.

“Doubao is dumb and still charges” and “If Doubao charges, I'll uninstall it” have recently trended on hot searches. In contrast, Liang Wenfeng has received widespread praise, with DeepSeek being hailed as a shining example of domestic AI. Why did two leading domestic AI companies announce major moves in the same timeframe? Following these diametrically opposed operations, which company will have the last laugh?

Why the Divergence?

One raises prices, the other lowers them; essentially, the two companies are following different AI strategies. Doubao focuses on product experience, primarily targeting C-end users. DeepSeek strives to capture the B-end market, focusing on model calls. First, look at Doubao. Currently, Doubao has the highest daily active users (DAU) and monthly active users (MAU) among domestic AI products. According to QuestMobile data, Doubao's MAU reaches 345 million, while DeepSeek's is about 127-130 million.

Doubao's move to charge essentially signals the impending end of the free model for AI, and paid subscriptions are currently the main monetization method for AI companies targeting C-end users. ByteDance possesses massive C-end traffic, with引流 from Douyin and Toutiao, and initially used a free + subsidy model to rapidly capture users.

However, Doubao's current daily call volume exceeding 120 trillion+ tokens incurs massive computing power costs, especially in complex productivity scenarios like PPT generation, video creation, and data analysis which consume significant tokens. ByteDance currently states that its AI investment will increase to 200 billion RMB by 2026, with a daily investment exceeding 500 million RMB. A large portion of this is in computing power and other foundational resource investments, making the free model unsustainable. The massive investment has also significantly reduced ByteDance's company profits in the first quarter.

Currently, Doubao's fees target heavy users and premium features, with basic chat remaining free, aiming to balance free scale with value-added monetization. However, users worry whether the free version of Doubao will become 'dumber' or face usage restrictions later. DeepSeek's price cut is more than just a price war; it's a confident stance built upon an established moat.

Through architectural innovation, DeepSeek's V4 series consumes only 27% of the computing power of the previous generation when processing million-token-long contexts, achieving a technical reduction in unit inference cost. To some extent, it has achieved computing power autonomy, with models deeply adapted to domestic computing power like Ascend, reducing reliance on overseas high-end computing power and significantly lowering hardware procurement costs. Furthermore, engineering optimization capabilities play a crucial role. Extreme optimization on the inference side improves computing power utilization. Economies of scale dilute fixed costs, forming a virtuous cycle where 'usage feeds back into cost reduction.'

This technology-driven cost reduction makes the price cuts sustainable. In the enterprise-level model call race, DeepSeek has established a certain moat. By lowering prices, it continues to deeply expand into the enterprise market and is expected to become the most widely used model base domestically. According to Openrouter data, DeepSeek V4 ranked first globally in large model call volume in the past month. Perhaps one day, DeepSeek has the potential to become the 'Android system' for using AI.

Are There Better Monetization Models for AI?

However, whether it's Doubao or DeepSeek, both are currently in a stage of burning money and incurring losses. Even if Doubao moves to charge, it only helps offset the enormous computing power costs and will still struggle to achieve profitability. Compared to ChatGPT, which mostly relies on user subscription fees, OpenAI is still incurring heavy losses.

In contrast, Anthropic has taken the lead in achieving profitability, with market estimates projecting its Annual Recurring Revenue (ARR) to reach $47 billion by 2026, bringing new considerations to the entire AI industry. How did Anthropic do it? Mainly because over 80% of its revenue comes from enterprises and developers. Its customers have high customer value, predictable queries, and the company focuses on high-ROI scenarios like coding/Agents.

This offers a new line of thinking for the market. If AI merely chats with users, it can only charge membership fees of tens or hundreds. But if AI can save manpower for enterprises, it can charge software fees. When AI truly integrates into workflows and solves work problems, that's where AI starts making big money. In other words, solely developing pure AI large language models will not only become increasingly competitive but will ultimately become unsustainable due to cost pressures. Only by forming a complete commercial loop, embedding the model into real ecosystems and application scenarios, can companies completely escape the loss trap.

Latest news indicates DeepSeek has raised about $7 billion in its first funding round, with its valuation climbing to $59 billion. Liang Wenfeng personally contributed 20 billion RMB, Tencent invested 10 billion RMB, among others. Post-funding, it can continue to maintain its leading edge in the B-end market. If it can leverage Tencent and other richer industrial scenarios, it will greatly strengthen its advantage. Doubao excels in scale and closed-loop. The ultimate winner in the industry will be the player that truly converts AI into ROI—whether it's a C-end productivity ecosystem or a B-end agent platform.

AI commercialization is still in its early stages. Let's wait and see.

Preguntas relacionadas

QWhy are Doubao and DeepSeek taking opposite pricing approaches?

AThey are pursuing different business strategies. Doubao focuses on the C-end consumer market, using a free+freemium model to acquire users initially but is now moving to subscriptions due to high computing costs. DeepSeek targets the B-end enterprise market, aiming to dominate the model-as-a-service sector through aggressive price cuts enabled by technological cost reductions and efficient engineering.

QHow does Doubao's subscription price compare to ChatGPT?

ADoubao's professional tier, priced at 500 RMB per month, is significantly higher than ChatGPT Plus's monthly subscription of 20 USD.

QWhat key advantages does DeepSeek have for its price reduction strategy?

ADeepSeek benefits from architectural innovations that slash token processing costs, deep adaptation to domestic hardware (like Ascend chips) to reduce reliance on foreign high-end GPUs, and engineering optimizations that improve computational efficiency. This creates a sustainable cost advantage, forming its moat.

QWhat is mentioned as a potentially better business model for AI companies?

AThe article suggests that simply providing a conversational AI (C-end) has limited revenue potential. A more promising model, exemplified by Anthropic, is focusing on the B-end enterprise market, embedding AI into workflows to solve business problems and generate software-like revenue with higher ROI, rather than just charging chat subscription fees.

QWhat recent financial development is highlighted for DeepSeek?

ADeepSeek recently raised approximately $7 billion in its first funding round, with a valuation reaching $59 billion. Key investors include CEO Liang Wenfeng personally contributing 20 billion RMB and Tencent investing 10 billion RMB.

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Si bien los detalles sobre su creador e inversores siguen sin revelarse, la ambición central de combinar inteligencia artificial con tecnología blockchain se erige como un punto focal de interés. Los enfoques únicos del proyecto para fomentar la participación del usuario a través de la automatización avanzada podrían distinguirlo a medida que el ecosistema Web3 progresa. A medida que el mercado de criptomonedas continúa evolucionando, los interesados deben mantener un ojo atento a los avances en torno a Euruka Tech, ya que el desarrollo de innovaciones documentadas, asociaciones o una hoja de ruta definida podría presentar oportunidades significativas en el futuro cercano. Tal como están las cosas, esperamos más información sustancial que podría desvelar el potencial de Euruka Tech y su posición en el competitivo paisaje cripto.

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Esta estructura de gobernanza permite a los poseedores de tokens votar sobre cuestiones críticas como implementaciones de características y asignaciones de tesorería. Este modelo se alinea con la ética de empoderamiento comunitario que se encuentra en varias aplicaciones descentralizadas, enfatizando la importancia de la toma de decisiones colectiva. Inversores y Alianzas Estratégicas Actualmente, no hay inversores institucionales o capitalistas de riesgo identificables públicamente vinculados a $DUOLINGO AI. En cambio, la liquidez del proyecto proviene principalmente de intercambios descentralizados (DEXs), marcando un contraste marcado con las estrategias de financiación de las empresas tradicionales de tecnología educativa. Este modelo de base indica un enfoque impulsado por la comunidad, reflejando el compromiso del proyecto con la descentralización. En su libro blanco, DUOLINGO AI menciona la formación de colaboraciones con “plataformas de educación blockchain” no especificadas, destinadas a enriquecer su oferta de cursos. Aunque aún no se han divulgado asociaciones específicas, estos esfuerzos colaborativos sugieren una estrategia para combinar la innovación blockchain con iniciativas educativas, ampliando el acceso y la participación de los usuarios en diversas vías de aprendizaje. Arquitectura Tecnológica Integración de IA DUOLINGO AI incorpora dos componentes principales impulsados por IA para mejorar su oferta educativa: Motor de Aprendizaje Adaptativo: Este sofisticado motor aprende de las interacciones del usuario, similar a los modelos propietarios de las principales plataformas educativas. Ajusta dinámicamente la dificultad de las lecciones para abordar desafíos específicos del aprendiz, reforzando áreas débiles a través de ejercicios específicos. Agentes Conversacionales: Al emplear chatbots impulsados por GPT-4, DUOLINGO AI proporciona una plataforma para que los usuarios participen en conversaciones simuladas, fomentando una experiencia de aprendizaje de idiomas más interactiva y práctica. Infraestructura Blockchain Construido sobre la blockchain de Solana, $DUOLINGO AI utiliza un marco tecnológico integral que incluye: Contratos Inteligentes de Verificación de Habilidades: Esta característica otorga automáticamente tokens a los usuarios que superan con éxito las pruebas de competencia, reforzando la estructura de incentivos para resultados de aprendizaje genuinos. Insignias NFT: Estos tokens digitales significan varios hitos que los aprendices logran, como completar una sección de su curso o dominar habilidades específicas, permitiéndoles intercambiar o exhibir sus logros digitalmente. Gobernanza DAO: Los miembros de la comunidad que poseen tokens pueden participar en la gobernanza votando sobre propuestas clave, facilitando una cultura participativa que fomenta la innovación en la oferta de cursos y características de la plataforma. Línea de Tiempo Histórica 2022–2023: Conceptualización Los cimientos de DUOLINGO AI comienzan con la creación de un libro blanco, destacando la sinergia entre los avances de IA en el aprendizaje de idiomas y el potencial descentralizado de la tecnología blockchain. 2024: Lanzamiento Beta Un lanzamiento beta limitado introduce ofertas en idiomas populares, recompensando a los primeros usuarios con incentivos en tokens como parte de la estrategia de participación comunitaria del proyecto. 2025: Transición a DAO En abril, se produce un lanzamiento completo de la mainnet con la circulación de tokens, lo que provoca discusiones comunitarias sobre posibles expansiones a idiomas asiáticos y otros desarrollos de cursos. Desafíos y Direcciones Futuras Obstáculos Técnicos A pesar de sus ambiciosos objetivos, DUOLINGO AI enfrenta desafíos significativos. La escalabilidad sigue siendo una preocupación constante, particularmente en el equilibrio de los costos asociados con el procesamiento de IA y el mantenimiento de una red descentralizada y receptiva. Además, garantizar la creación y moderación de contenido de calidad en medio de una oferta descentralizada plantea complejidades en el mantenimiento de estándares educativos. Oportunidades Estratégicas Mirando hacia adelante, DUOLINGO AI tiene el potencial de aprovechar asociaciones de micro-certificación con instituciones académicas, proporcionando validaciones de habilidades lingüísticas verificadas por blockchain. Además, la expansión entre cadenas podría permitir al proyecto acceder a bases de usuarios más amplias y a ecosistemas blockchain adicionales, mejorando su interoperabilidad y alcance. Conclusión DUOLINGO AI representa una fusión innovadora de inteligencia artificial y tecnología blockchain, presentando una alternativa centrada en la comunidad a los sistemas tradicionales de aprendizaje de idiomas. Aunque su desarrollo seudónimo y su modelo económico emergente traen ciertos riesgos, el compromiso del proyecto con el aprendizaje gamificado, la educación personalizada y la gobernanza descentralizada ilumina un camino hacia adelante para la tecnología educativa en el ámbito de Web3. A medida que la IA continúa avanzando y el ecosistema blockchain evoluciona, iniciativas como DUOLINGO AI podrían redefinir cómo los usuarios se relacionan con la educación lingüística, empoderando a las comunidades y recompensando la participación a través de mecanismos de aprendizaje innovadores.

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