大模型行业最知名的 " 价格屠夫 "，准备涨价了。

8 月 6 日，DeepSeek 在用户后台发布公告，宣布计划于近期整体上调 DeepSeek API 服务的定价，并且特意提醒用户，此次 " 预计涨幅较大 "，建议合理安排使用需求和充值金额。

图源：DeepSeek

这个消息一出，马上就引起了广泛关注，毕竟在过去两年里，每逢 Token 价格战，DeepSeek 几乎都是那个带头掀桌子的人。如今，率先将 Token 价格打下来的 DeepSeek 却主动宣布将 " 大幅涨价 "，看起来颇有一种价格战发起者准备鸣金收兵的感觉。所以大模型行业持续两年多的 Token 价格战，真的要结束了吗？

过去的 DeepSeek 到底有多便宜？

在讨论涨价以前，我们不妨先来看看 DeepSeek 现在到底有多便宜。

DeepSeek API 官方页面显示，目前 DeepSeek-V4-Flash 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 分别为 0.025 元、3 元和 6 元。

DeepSeek 此前还预告将推出峰谷定价机制，在北京时间每天 9 点至 12 点、14 点至 18 点的高峰期，所有计费项目的价格调整为平时的两倍，只是截至 8 月 6 日，这套机制同样尚未正式实施。

即使如此，单看标准价格，DeepSeek-V4-Flash 依然便宜得夸张。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 更是达到 3.15 美元。也就是说，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，有人会说，模型能力毕竟不同，这倒也是事实。从 Artificial Analysis 的测试榜单来看，DeepSeek V4 Flash 0731 Max 的得分与 Fable 5 相差 11 分。但是，当价格差距扩大到百倍时，情况就不一样了，毕竟大多数任务其实并不需要这么强的模型性能。

而且，从榜单来看，DeepSeek 的价格也比成绩相近的 Gemini 3.6 Flash High 低 90%，对于大多数用户来说，真的只能用 " 物美价廉 " 来形容。所以，这次 DeepSeek 特意强调 " 预计涨幅较大 "，自然让大量开发者感到紧张。

特别是在 Agent 时代，AI 需要执行的任务早已不是简单的一问一答。就拿编程任务来说，Agent AI 为了完成任务，可能需要读取整个代码库，然后再生成计划并调用工具，最后还要运行测试，如果发现错误，就需要重新修改并再次调用模型验证。

图源：雷科技

虽然看起来用户只是输入了一句话，但是当 AI 完成任务并给出结果后，可能已经进行了几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，当每天消耗的 Token 达到几十亿甚至万亿级别时，即便 Token 价格只是上涨几毛钱，账单也得涨上几十万元，甚至更多。

说实话，可能 DeepSeek 最初也没想到这个问题，而是在用户使用量飙升后才意识到。简单来说，DeepSeek 可能预料到了自己的模型会受欢迎，却低估了 Agent 的 Token 消耗量，以至于服务器的算力被迅速榨干。

更何况，从 Artificial Analysis 的测试来看，DeepSeek V4 Flash 0731 Max 还是个实打实的 " 话痨 "，别的模型只需要几千万到 1 亿 Token 就能完成的测试，DeepSeek 硬是花了 2.1 亿 Token。不过，若是 DeepSeek 的 Token 输出量能够降到与其他模型相近的水平，成本还能再降 50%，这对于其他 AI 公司来说就太恐怖了。

调用量全球第一，DeepSeek 快被榨干了

对于多数人来说，最大的疑问应该是：DeepSeek 为什么现在突然涨价？

答案就是刚刚更新的 DeepSeek V4 Flash 0731 Max 实在是太强了，虽然从版本号来看，其定位不如 V4 Pro，但是在 Agent 能力上却有非常明显的提升，这正是目前重度 AI 用户们最需要的能力。

所以，反映到实际数据中，就是调用量的飙升。根据 OpenRouter 的最新统计数据，DeepSeek-V4-Flash 最近一周处理量已经达到约 6.6 万亿 Token，虽然对比上一周降了 10%，但是在目前的模型调用榜中仍然排名第一。

图源：

如果只是单纯排名第一，倒还好。更恐怖的是，在 OpenRouter 平台统计的所有模型中，DeepSeek-V4-Flash 的使用量同样排名第一，甚至占据约 58% 的 Token 份额。数据显示，从 6 月 12 日到 8 月 6 日，该模型累计处理量达到约 97 万亿 Token，完成会话超过 1000 万次。

即使这只是第三方平台的数据，也足以让人感到惊讶，因为 DeepSeek 可是在 Gemini、ChatGPT、Claude 等一众顶级 AI 中脱颖而出，拿下了这一份额。

但是，从中也能看出 DeepSeek 所面临的算力压力，每周数万亿 Token 的处理量对于一家量化企业来说，压力确实非常大。此前，小雷曾看到有报道称，DeepSeek 拥有一座十万卡规模的数据中心，听起来规模不小，但与 Google、OpenAI 等 AI 企业相比，就不在一个数量级上了，更不用说与亚马逊、阿里云等云服务巨头相比了。

事实上，从上周开始，DeepSeek 就频繁传出算力不足、限制使用的消息。小雷前几天打开 DeepSeek 的网页版，想用一下专业模式，页面直接提示 " 服务繁忙 "。说实话，除了去年初 DeepSeek 第一次爆火的时候外，我已经很久没有在 DeepSeek 上看到过这个提示了。

其实之前 DeepSeek 刚发布 V4 版本的时候，就一度因为调用量太大，宣布未来将对 Token 服务采用峰谷定价，但是这个计划直到现在都没能实施，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 DeepSeek 的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。到了深夜，中国这边的用户确实不用了，但是美国那边的用户却开始起床 " 站起来蹬 " 了，所以哪里还有 " 谷底 "？全是 " 峰顶 "。

对于 DeepSeek 来说，目前的定价别说能不能赚钱，能做到收支平衡就不错了，甚至有不少业内人士猜测，DeepSeek 其实一直在补贴 Token 价格，否则，以他们目前的算力规模，Token 价格不可能做到这么低（因此也有不少网友将梁文锋称之为 " 梁圣 "，感谢他的开源和超低价 Token）。

图源：微博

当然，这种事 DeepSeek 自己不认的话，别人也没什么办法证明。但是有一点是可以肯定的，那就是低价确实能够吸引开发者，但价格太低时也会带来另一个问题：各种杂七杂八的需求都涌向 DeepSeek。

举个例子，有开发者正在用 AI 写程序，遇到一个小 BUG。这个 BUG，他自己花十来分钟也能排查掉，但是因为 DeepSeek 的价格太便宜，跑一轮 debug 可能就几毛钱，他就不会选择自己解决问题，而是丢给 DeepSeek 解决。

相反，如果他用的是 Claude 等高价模型，随便跑个任务就要几块钱、十几块钱，他可能就不舍得让 AI 跑，而是会选择手动 debug。不要小看这两种心态的区别，当大多数用户都是这样的时候，DeepSeek 实际上有大量算力被用在那些很简单的任务上。

而且，这些请求还会挤占复杂任务的算力份额，导致前面小雷提到的 " 拥堵 " 情况出现。当然，大家都是花了钱的，怎么用都无所谓，但是对 DeepSeek 来说，他们也确实需要更多地考虑那些将 Token 用于商业项目的用户，需要尽可能保证他们的体验。

所以，在坚持一段时间的低价后，DeepSeek 涨价其实也在不少人的预料之中，而且真要说的话，当时 DeepSeek 宣布降价时用的也是 " 限时 " 字样，估计也是早就做好了涨价的准备。

站在消费者的角度，小雷自然希望 DeepSeek 可以一直优惠下去，但是站在行业的角度来说，靠补贴来抢市场肯定是无法持久的，特别是 AI 这样重投入、快迭代的行业，企业必须考虑收支平衡的问题。

更何况，DeepSeek 的价格优势实在太大了，从目前的情况来看，即使涨价几倍，依然有着不错的性价比，对于多数开发者来说，仍然是性价比最高的选择。

Token 低价时代结束，商业化成了新重点

虽然在 DeepSeek 宣布涨价后，有网友表示这是 Token 价格战结束的信号，但是小雷并不这么认为，反而觉得价格战才刚刚开始。

过去两年的价格战其实非常简单，各家厂商比的就是每百万 Token 多少钱，今天你宣布降到 5 块，明天对家就能掏个 2.5 块的价格来和你打擂台。甚至有些 AI 公司直接以千万 Token 为单位到处派发免费额度，然后再推出限时折扣和缓存优惠，以至于 Token 价格一度低到让开发者几乎可以忽略不计。

但是，随着模型能力和应用场景不断变化，单纯比较 Token 价格已经没有太大意义。首先，不同模型完成同一个任务需要消耗的 Token 数量不同。以 Artificial Analysis 的测试项目为例，DeepSeek 用了 2.1 亿 Token，Gemini 3.6 Flash High 则用了 5900 万 Token，差距接近 3.5 倍。

这也是为什么 Gemini 3.6 Flash High 的 Token 输出价格几乎是 DeepSeek 的 20 倍，最终两者的测试任务成本仅相差 10 倍。随着任务复杂度上升，两者的差价还有可能进一步缩短，这也会影响模型的竞争力。

其次，模型速度和稳定性也开始影响企业成本。如果你的 API 响应缓慢、频繁超时或者高峰期不可用，都会带来严重的体验问题。特别是对于那些需要实时演算、对稳定性有较高要求的业务（比如金融业务）来说，稳定性就更加重要了。

随着 AI 真正进入各个行业的底层运行链条，其实有一个明显的变化，那就是在价格之外，企业也开始对算力有了更多要求：稳定性、性能和速度。对于 DeepSeek 来说，虽然他们并不靠 Token 赚钱，但是如果想继续在模型领域占据一席之地，那么就必须考虑到 B 端的需求。

此时，通过适当涨价 " 劝退 " 部分用户并提升高价值用户的体验，就是最合适的方案了。虽然这听起来有点伤人，但从企业角度来说，也是无可厚非的。而且，V4 Flash 0731 都已经有这样的表现了，后续的 V4 Pro xxxx 版说不定会更强，这时候如果价格差距拉太大，也不方便 DeepSeek 平衡两个版本之间的性价比。

其实，纵观全球的 AI 模型市场，不难发现大家在最近几个月都开始把模型 " 细分化 "，通过构建阶梯式的性能和价格体系，来满足不同的用户需求。所以，与其说价格战结束，不如说价格战现在才正式开始，AI 企业接下来将进入真正的 " 肉搏 " 阶段，希望通过更具性价比的模型、更稳定、更快速的服务，拿下更多 B 端市场份额。

可以说，Token 的商业化大战从此时才算是正式打响。

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