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DeepSeek计费翻倍收费引行业震动 AI Token价格战正式收官?

来源:今日观察者 科技

DeepSeek计费翻倍收费引行业震动 AI Token价格战正式收官?

那个在大模型圈子里以“价格屠夫”著称的DeepSeek,打算涨价了。

8月6日,DeepSeek在用户后台发了一则公告,宣布近期要对API服务整体提价。公告里还特意加了个醒目的提醒,说这次“预计涨幅较大”,劝大家根据自己的使用需求和充值情况,好好规划一下。

图源:DeepSeek

这消息一出来,动静不小。过去两年,每逢Token价格战,DeepSeek基本就是那个带头掀桌子的人。现在,这个曾经把Token价格打到地板上的发起者,主动说要“大幅涨价”,看着像是准备鸣金收兵。

无独有偶,8月7日路透社报道,阿里计划对旗下千问推出的下一代开源大模型的商用大客户收取营收分成。以前只有调用阿里云平台的开发者才收费,这是阿里云主推的MaaS(模型即服务)模式。但如果客户把开源模型部署在自己数据中心,就能全程免费。从Kimi K3等开放权重模型开始搞分成模式来看,开源大模型“免费午餐”的日子恐怕快到头了。

所以,这场持续两年多的Token价格战,真要结束了?

先别急着下定论,咱们回头看看DeepSeek到底有多便宜。

看DeepSeek API官方页面,目前DeepSeek-V4-Flash缓存命中输入价格是每百万Token 0.02元,缓存未命中输入1元,输出2元;性能更强的DeepSeek-V4-Pro则是0.025元、3元和6元。

图源:DeepSeek

DeepSeek之前还预告过要搞峰谷定价机制。按照计划,北京时间每天9点至12点、14点至18点的高峰期,所有计费项目价格翻倍。不过截至8月6日,这套机制还没正式落地。

即便这样,光看标准价格,DeepSeek-V4-Flash还是便宜得离谱。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只要约0.03美元。

做个对比,Kimi K3完成同样测试平均要花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。也就是说,在这套标准下,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,有人会说,模型能力不同,比价格没意义。这话不假。从Artificial Analysis榜单看,DeepSeek V4 Flash 0731 Max得分比Fable 5低了11分。但当价格差距拉大到百倍时,情况就变了。毕竟大多数任务根本不需要那么强的性能。

再看榜单,DeepSeek的价格比成绩相近的Gemini 3.6 Flash High低90%。对大多数用户来说,这就叫“物美价廉”。所以,DeepSeek特意强调“预计涨幅较大”,让不少开发者心里直打鼓。

特别是在Agent时代,AI干的活儿早就不是一问一答那么简单了。拿编程举例,Agent为了完成任务,得读取整个代码库,生成计划,调用工具,运行测试。一旦出错,还得重新修改,再调模型验证。

图源:雷科技

表面上,用户只输了一句指令,但AI跑完任务给出结果,背后可能已经经历了几十轮甚至上百轮模型调用。可以说,在Agent模式下,Token消耗是指数级增长的。当每天消耗的Token达到几十亿甚至万亿级别时,哪怕单价只涨几毛钱,账单也得翻上几十万,甚至更多。

说实话,DeepSeek起初可能也没算清这笔账,直到用量飙升才反应过来。简单说,他们预料到模型会火,却低估了Agent的吃量程度,导致服务器算力被迅速榨干。

而且,从Artificial Analysis测试看,DeepSeek V4 Flash 0731 Max还是个实打实的“话痨”。别的模型几千万到1亿Token就能搞定的测试,它硬是花了2.1亿Token。要是能把输出量降到和其他模型差不多,成本还能再砍半,也就是降50%。这对其他AI公司来说,简直是恐怖故事。

调用量全球第一,DeepSeek快被榨干了

大多数人最纳闷的是:DeepSeek为啥现在突然涨价?

答案很简单:刚更新的DeepSeek V4 Flash 0731 Max太强了。虽然版本号显示它不如V4 Pro定位高,但在Agent能力上有质的飞跃,这正是重度AI用户最急需的。

数据不会撒谎,调用量直接爆表。据OpenRouter最新统计,DeepSeek-V4-Flash最近一周处理量已达约6.6万亿Token。虽然比上周降了10%,但在模型调用榜上依然稳居第一。

图源:

如果只是单纯排第一还好。更吓人的是,在OpenRouter统计的所有模型中,DeepSeek-V4-Flash的使用量也是第一,占比约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1000万次。

就算这只是第三方平台数据,也足够让人惊讶。要知道,DeepSeek是从Gemini、ChatGPT、Claude这些顶级AI手里抢下的份额。

这也暴露了DeepSeek面临的算力压力。每周数万亿Token的处理量,对于一家量化企业来说,负担极重。此前有报道称,DeepSeek拥有一座十万卡规模的数据中心,听着挺大,但跟Google、OpenAI这些巨头比,不在一个数量级,更别提亚马逊、阿里云这些云服务大佬了。

事实上,从上周起,DeepSeek就频繁传出算力不足、限制使用的消息。小雷前几天打开网页版想试试专业模式,页面直接提示“服务繁忙”。说实话,除了去年初第一次爆火那会儿,我已经很久没见过这个提示了。

其实DeepSeek刚发布V4版本时,就因为调用量太大,宣布未来要搞峰谷定价。但这个计划到现在都没实施,因为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发布时间分别是中国时间工作日上午和美国时间工作日上午。深夜中国用户歇了,美国用户刚起床接着用,哪来的“谷底”?全是“峰顶”。

对DeepSeek来说,现在的定价别说赚钱,能收支平衡就不错了。业内不少人猜测,DeepSeek一直在补贴Token价格。否则以目前的算力规模,价格不可能这么低。不少网友因此尊称梁文锋为“梁圣”,感谢他的开源和超低价。

图源:微博

当然,DeepSeek自己不认,别人也证明不了。但有一点确定无疑:低价确实能吸粉,但价格太低也会带来副作用——各种杂七杂八的需求全涌过来。

举个例子,开发者写程序遇到个小BUG。他自己花十来分钟能搞定,但因为DeepSeek太便宜,跑一轮debug可能就几毛钱,他干脆不自己动手,直接丢给DeepSeek解决。

相反,如果用Claude这种高价模型,随便跑个任务就要几块十几块,他可能就不舍得让AI跑,选择手动debug。别看这两种心态差别不大,当大部分用户都这么干时,DeepSeek的大量算力就被浪费在简单任务上了。

这些请求还会挤占复杂任务的算力,导致前面提到的“拥堵”。当然,用户花了钱怎么用是他们的事,但对DeepSeek而言,他们需要更多考虑那些将Token用于商业项目的用户,保证他们的体验。

所以在坚持一段时间低价后,DeepSeek涨价其实在很多人意料之中。真要说的话,当时宣布降价时用的也是“限时”字样,估计早就做好了涨价的准备。

站在消费者角度,小雷自然希望优惠长存;但从行业角度看,靠补贴抢市场肯定不可持续,特别是AI这种重投入、快迭代的行业,企业必须算经济账。

更何况,DeepSeek的价格优势实在太大。从目前情况看,即使涨几倍,性价比依然不错,对多数开发者来说,仍是首选。

Token低价时代落幕,商业化成新重心

虽然DeepSeek宣布涨价后,有网友说是价格战结束的信号,但小雷不这么认为,反而觉得价格战才刚开始。

几乎同一时间,

过去两年的价格战很简单,各家比谁每百万Token便宜。今天你降到5块,明天对手就甩出2.5块跟你打擂台。有些AI公司甚至按千万Token派发免费额度,再推限时折扣和缓存优惠,搞得Token价格低到开发者几乎忽略不计。

但随着模型能力和应用场景变化,单纯比Token价格没多大意义。首先,不同模型完成同一任务消耗的Token数量不同。以Artificial Analysis测试为例,DeepSeek用了2.1亿Token,Gemini 3.6 Flash High用了5900万Token,差距近3.5倍。

图源:Artificial Analysis

这就是为什么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差10倍。随着任务复杂度上升,差价还可能缩小,这直接影响模型竞争力。

其次,模型速度和稳定性也开始影响企业成本。API响应慢、频繁超时或高峰期不可用,都会造成严重体验问题。特别是金融业务这类需要实时演算、对稳定性要求高的场景,稳定性至关重要。

随着AI深入各行业底层运行链条,出现了一个明显变化:除了价格,企业对算力有了更多要求——稳定性、性能和速度。对DeepSeek来说,虽然不靠Token赚钱,但若想在模型领域占有一席之地,就必须兼顾B端需求。

此时,适当涨价“劝退”部分用户,提升高价值用户体验,成了最合适方案。虽然听着有点扎心,但从企业角度看无可厚非。而且,V4 Flash 0731都有这表现,后续V4 Pro xxxx版说不定更强。这时候如果价格差距拉太大,也不方便DeepSeek平衡两个版本的性价比。

纵观全球AI模型市场,最近几个月大家都在把模型“细分化”,构建阶梯式性能和价格体系,满足不同用户需求。与其说价格战结束,不如说这才是真正开始。AI企业接下来进入“肉搏”阶段,要靠更具性价比的模型、更稳定快速的服务,拿下更多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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