DeepResearch——一个用于高级数据分析的假设工具或平台——的成本和可访问性直接影响着谁可以使用它以及用于何种目的。高成本和技术障碍限制了预算和专业知识充足的组织或个人对其的使用，而较低的成本和友好的用户设计则扩大了其覆盖范围。这导致了该工具应用方式的差异，使其更有利于商业或资金充足的项目，而非小规模或非营利性项目。
例如，如果 DeepResearch 需要昂贵的云基础设施或专有许可证，初创公司或学术研究人员可能难以负担。一家大型科技公司的开发者可以使用它来优化广告定位，而一所资金不足的大学的研究人员可能只能依赖更慢的开源替代方案。同样，如果该工具需要专门技能——比如配置分布式系统或调优机器学习模型——它就只能被拥有技术人员的团队使用。这排除了非专业人士，如医疗保健或气候科学领域的专家，他们可能受益于该工具但缺乏编程专业知识。成本和复杂性也塑造了用例：昂贵的工具更有可能用于高价值任务，如财务预测，而更便宜的替代方案可能侧重于探索性研究或教育项目。
为了减少这些差异，一些平台提供分层定价或开源版本。例如，免费增值模式可以允许开发者试用基本功能，而企业则为高级分析付费。然而，即使是分层系统也可能产生差距。一个小型团队可能使用免费层进行原型设计，但在扩展时达到限制，迫使他们放弃该工具或寻求资金。同样，开源替代方案通常需要大量的设置时间或定制，许多团队无法负担。这些动态加剧了现有技术获取方面的不平等，将 DeepResearch 引向能够产生即时收入的应用，而不是医疗研究或环境监测等更广泛的社会效益。