أطلقت DeepSeek إطار DeepInfer كمصدر مفتوح، واصفةً إياه بأنه إطار الاستدلال الذي يقف خلف خدماتها الإنتاجية. وتضع هذه الخطوة حزمة خدمة عاملة في العلن، لا مجرد تنفيذ مرجعي أو مجموعة فرعية من النظام الداخلي. وقد صاغت منافذ إعلامية من بينها Bloomberg وSiliconANGLE وQuartz وTechTarget الخطوة حول خفض تكاليف تشغيل الذكاء الاصطناعي، ووضعتها تغطية تلك الفترة كضغط على OpenAI وAnthropic.
بالنسبة للفرق التي تشغّل أحمال عمل الوكلاء، تكمن التفصيلية ذات الصلة في موضع التكلفة. فأنظمة الوكلاء تضاعف استدعاءات النموذج لكل مهمة: خطوات التخطيط، واختيار الأدوات، وإعادة المحاولات، وتمريرات التحقق، وتسليمات الوكلاء الفرعيين، كلها تضيف طلبات، بحيث تتراكم كفاءة الخدمة عبر التشغيل بدلًا من أن تُطبَّق مرة واحدة. وتُغيّر حزمة خدمة مفتوحة موثوقة حساب البناء مقابل الشراء لبيئات التشغيل المستضافة ذاتيًا، وتمنح فرق الهندسة خط أساس يمكنها قياس عمليات النشر الخاصة بها مقارنةً به.
ورأي الاستوديو أن هذا يخفض الحد الأدنى للبنية التحتية للوكلاء المستضافة ذاتيًا لكنه لا يحسم القرار. فالتغطية المتاحة لا تقدّم أرقامًا عن الإنتاجية أو زمن الاستجابة أو العتاد، ولا شروط الترخيص، ولا مقارنة مع أطر خدمة أخرى، ولا تستشهد بأي تقييم مستقل. وهذه هي الأرقام التي تحدد ما إذا كانت الاستضافة الذاتية تتفوق على واجهة برمجة تطبيقات مستضافة لحمل عمل معين، وينبغي قياسها لكل عملية نشر بدلًا من افتراضها من الإعلان.