号称大模型圈“价格屠夫”的DeepSeek，这回打算涨票价了。
8月6日，DeepSeek在用户后台挂出公告，预告近期要全面上调API服务定价。公告里特意加了个醒目的提示：这次涨价幅度不小，建议大家提前规划好用量和充值预算。
图源：DeepSeek
这消息一出，圈内瞬间炸锅。过去两年，每次Token价格战打响，DeepSeek总是那个带头掀桌子的人。如今，亲手把Token价格打下来的DeepSeek，却主动喊出“大幅涨价”，这架势，颇有点价格战发起者准备鸣金收兵的味道。
无独有偶，8月7日路透社爆料，阿里计划向旗下千问下一代开源大模型的大型商用客户收取营收分成。以往，只有调用阿里云MaaS（模型即服务）平台的开发者才需付费；若将开源模型部署在自有数据中心，则全程免费。从Kimi K3等开放权重模型开始尝试分成模式来看，开源大模型“免费午餐”的日子恐怕快到头了。
那么，这场持续两年多的Token价格战，真要画上句号了吗？
DeepSeek到底有多便宜？
在讨论涨价之前，不妨先看看DeepSeek现在的价格低到了什么地步。
根据DeepSeek API官方页面显示，目前DeepSeek-V4-Flash的缓存命中输入价格为每百万Token 0.02元，缓存未命中输入为1元，输出为2元；性能更强的DeepSeek-V4-Pro则分别为0.025元、3元和6元。
图源：DeepSeek
此前，DeepSeek还预告过引入峰谷定价机制：在北京时间每天9点至12点、14点至18点的高峰时段，所有计费项目价格翻倍。不过截至8月6日，这套机制仍未正式落地。
即便如此，仅看标准报价，DeepSeek-V4-Flash依然便宜得令人咋舌。海外研究机构Artificial Analysis的测试数据显示，DeepSeek-V4-Flash完成一轮综合基准测试的平均成本仅为约0.03美元。
作为对比，Kimi K3完成相同测试的平均成本约为0.86美元，OpenAI GPT-5.6 Sol约为1.86美元，Anthropic Claude Fable 5更是高达3.15美元。这意味着，在这套测试标准下，DeepSeek-V4-Flash的任务成本甚至不到部分海外旗舰模型的百分之一。
图源：Artificial Analysis
当然，有人指出模型能力存在差异，这确实不假。从Artificial Analysis的榜单看，DeepSeek V4 Flash 0731 Max得分比Fable 5低了11分。但当价格差距扩大到百倍量级时，情况就变了——毕竟绝大多数任务并不需要如此极致的模型性能。
此外，从榜单数据来看，DeepSeek的价格比成绩相近的Gemini 3.6 Flash High还要低90%。对于大多数用户而言，只能用“物美价廉”来形容。因此，这次DeepSeek特意强调“预计涨幅较大”，让大量开发者心头一紧。
特别是在Agent时代，AI需要执行的任务早已超越简单的一问一答。以编程为例，Agent AI为了完成任务，可能需要读取整个代码库，生成计划并调用工具，最后运行测试。一旦出错，还需重新修改并再次调用模型验证。
图源：雷科技
看似用户只输入了一句话，但当AI完成任务并给出结果时，背后可能已经经历了数十轮甚至上百轮的模型调用。可以说，在Agent模式下，AI的Token消耗呈指数级增长。当每日消耗的Token达到几十亿甚至万亿级别时，即便单价只涨几毛钱，账单也可能飙升几十万元，甚至更多。
说实话，DeepSeek最初或许也没料到这一点，直到用户使用量飙升后才猛然惊醒。简而言之，DeepSeek可能预估到了模型的受欢迎程度，却低估了Agent带来的Token消耗量，导致服务器算力被迅速耗尽。
更何况，据Artificial Analysis测试，DeepSeek V4 Flash 0731 Max还是个名副其实的“话痨”。其他模型只需几千万到1亿Token就能完成的测试，DeepSeek硬是消耗了2.1亿Token。若是DeepSeek能将Token输出量降至与其他模型相当的水平，成本还能再降50%，这对其他AI公司来说简直是噩梦。
调用量全球第一，DeepSeek算力告急
对大多数人来说，最大的疑问或许是：DeepSeek为何此时突然涨价？
答案在于最新更新的DeepSeek V4 Flash 0731 Max实在太强。尽管从版本号看，其定位低于V4 Pro，但在Agent能力上提升显著，而这正是重度AI用户最渴求的功能。
反映在实际数据上，就是调用量的暴涨。根据OpenRouter最新统计，DeepSeek-V4-Flash最近一周处理量已达约6.6万亿Token。虽然较上一周下降了10%，但在当前模型调用榜中仍稳居第一。
图源：
若只是单纯排名第一倒也罢了。更惊人之处在于，在OpenRouter平台统计的所有模型中，DeepSeek-V4-Flash的使用量同样位居榜首，占据了约58%的Token份额。数据显示，从6月12日到8月6日，该模型累计处理量约97万亿Token，完成会话超过1000万次。
即便这只是第三方平台数据，也足以让人震惊，因为DeepSeek是在Gemini、ChatGPT、Claude等顶级AI中脱颖而出，拿下这一份额的。
这也侧面反映出DeepSeek面临的算力压力。每周数万亿Token的处理量，对于一家量化企业而言绝非小事。此前有报道称，DeepSeek拥有一座十万卡规模的数据中心，听起来规模庞大，但与Google、OpenAI等巨头相比，数量级尚差甚远，更别提与亚马逊、阿里云等云服务巨头抗衡了。
事实上，上周起，DeepSeek频繁传出算力不足、限制使用的消息。前几天小雷打开DeepSeek网页版想试用专业模式，页面直接提示“服务繁忙”。说实话，除了去年初DeepSeek首次爆火时，我很久没再见过这个提示了。
其实，DeepSeek刚发布V4版本时，就曾因调用量过大宣布未来将采用峰谷定价，但该计划至今未能实施，原因是DeepSeek发现自己的服务器几乎没有降到“谷底”的时候。
网上有用户晒出官方群发的故障公告，前后两个性能下降公告的发布时间分别是中国时间的工作日上午以及美国时间的工作日上午。深夜时分，中国用户确实歇了，但美国用户却起床开始高强度使用，“哪里还有谷底？全是峰顶。”
对于DeepSeek而言，目前的定价别说盈利，能做到收支平衡已属不易。不少业内人士猜测，DeepSeek实际上一直在补贴Token价格。否则，以现有算力规模，Token价格不可能压得这么低（因此有网友戏称梁文锋为“梁圣”，感谢其开源及超低价策略）。
图源：微博
当然，若DeepSeek自己不认，旁人很难证明。但有一点可以肯定：低价确实能吸引开发者，但价格过低也会引发另一问题——各种琐碎需求蜂拥而至。
举个例子，某开发者用AI写程序遇到一个小BUG。他自己花十来分钟也能排查，但因DeepSeek价格太便宜，跑一轮debug仅需几毛钱，他便不愿自己动手，而是丢给DeepSeek解决。
反之，若使用Claude等高价位模型，随便跑个任务就要几块甚至十几块，他可能就不舍得让AI代劳，转而选择手动Debug。不要小看这两种心态的差异，当大多数用户都如此时，DeepSeek的大量算力便被耗费在简单任务上。
这些请求还会挤占复杂任务的算力资源，导致前文提到的“拥堵”现象。当然，用户既已付费，如何使用悉听尊便，但对DeepSeek而言，他们需更多地考虑将Token用于商业项目的用户，尽可能保障他们的体验。
因此，在坚持一段时间的低价后，DeepSeek涨价其实在不少人预料之中。退一步讲，当初DeepSeek宣布降价时用的也是“限时”字样，想必早有计划。
站在消费者角度，小雷自然希望DeepSeek优惠长存；但从行业视角看，靠补贴抢市场绝非长久之计，尤其是AI这种重投入、快迭代的行业，企业必须考量收支平衡。
况且，DeepSeek的价格优势依然巨大。从目前情况看，即使涨价数倍，其性价比依然出众，对多数开发者而言，仍是首选。
Token低价时代落幕，商业化成新焦点
虽有网友认为DeepSeek涨价标志着Token价格战结束，但小雷并不认同，反而觉得价格战才刚刚拉开序幕。
几乎同一时间，
回顾过去两年的价格战，逻辑十分简单：各家比拼每百万Token多少钱。今天你降到5块，明天对手就能拿出2.5块来应战。有些AI公司甚至以千万Token为单位派发免费额度，再叠加限时折扣和缓存优惠，致使Token价格一度低到让开发者几乎忽略不计。
但随着模型能力和应用场景不断演进，单纯比较Token价格已无太大意义。首先，不同模型完成同一任务所需的Token数量各异。以Artificial Analysis测试项目为例，DeepSeek消耗2.1亿Token，而Gemini 3.6 Flash High仅用5900万Token，差距近3.5倍。
图源：Artificial Analysis
正因如此，Gemini 3.6 Flash High的Token输出价格几乎是DeepSeek的20倍，最终两者测试任务成本仅相差10倍。随着任务复杂度上升，两者的差价还可能进一步缩小，这将直接影响模型竞争力。
其次，模型速度与稳定性也开始左右企业成本。若API响应缓慢、频繁超时或高峰期不可用，将带来严重体验问题。特别是金融等需实时演算、对稳定性要求极高的业务，稳定性至关重要。
随着AI深入各行业底层运行链条，一个明显变化是：除价格外，企业对算力提出了更多要求——稳定性、性能和速度。对DeepSeek而言，虽不靠Token赚钱，但若想在模型领域保持地位，就必须顾及B端需求。
此时，通过适当涨价“劝退”部分用户并提升高价值用户体验，便是最合适的方案。虽听着刺耳，但从企业角度看无可厚非。而且，V4 Flash 0731已有这般表现，后续V4 Pro xxxx版或许更强，若价格差距拉得过大，也不利于DeepSeek平衡两个版本的性价比。
纵观全球AI模型市场，不难发现近几个月大家开始将模型“细分化”，构建阶梯式的性能和价格体系以满足不同用户需求。与其说价格战结束，不如说真正的肉搏战刚开始。AI企业接下来将通过更具性价比的模型、更稳定快速的服务，争夺更多B端市场份额。
可以说，Token的商业化大战，此刻才正式打响。
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