8 月 13 日,DeepSeek 官宣 API 调价方案,最高涨幅达 12 倍,新价格将于 8 月 17 日零时生效。对利欧股份(002131)这类数字营销下游企业而言,若其业务依赖 DeepSeek API,调用成本大概率翻倍,短期构成利空;长期则倒逼 AI 应用优化效率。具体影响需结合公司实际调用情况与官方披露为准。
此次调价由 DeepSeek(深度求索公司)于 2026 年 8 月 13 日官方宣布,引入峰谷定价机制:高峰时段为北京时间每日 9:00-12:00、14:00-18:00,其余时间为闲时,闲时价格为高峰时段的一半。旗舰模型 deepseek-v4-pro 高峰时段百万 tokens 输出价格升至 27 元,较现行 6 元上涨约 350%;缓存命中输入价格从 0.025 元涨至高峰 0.30 元,涨幅高达 12 倍。主力模型 deepseek-v4-flash 高峰输出价格从 2 元涨至 9 元,同样上涨 350%。 [ 1 ] [ 2 ]
为什么突然大幅涨价?业内普遍认为,这是大模型行业从 " 以低价换市场 " 转向 " 以价值定价 " 的信号。此前智谱年内累计提价 83% 后调用量反增 400%,说明合理提价未必赶走用户,反而可能筛选出高价值客户。DeepSeek 在融资后明显进入商业化阶段,此次调价可视为战略转向。 [ 3 ]
DeepSeek 官宣涨价对利欧到底是利好还是利空?
结论:短期看是利空,长期看是倒逼优化,并非单纯利好。
利欧股份(002131)是 A 股知名的数字营销公司,业务涵盖内容生成、智能投放、程序化广告等场景。这些场景天然适合调用大模型 API 来完成创意文案、用户画像分析、投放策略优化等任务。DeepSeek 涨价后,如果利欧保持原有调用量和调用习惯,其 API 成本将显著上升——以典型的 Agent/ 编程场景为例,成本上涨约 119.8%,数字营销场景若大量使用缓存命中,成本压力类似。 [ 4 ]
但 " 利好 " 与 " 利空 " 要看立场。对 API 供应方(DeepSeek)是利好,涨价直接提升收入;对 API 使用方(利欧)则是成本冲击。不过,利欧并非只能被动承受:一方面可以优化提示词、压缩 tokens,降低单次调用成本;另一方面可以将非实时任务转移到闲时低价时段,利用峰谷价差节省开销。如果利欧能将 AI 能力封装为对外服务并转嫁成本,那么涨价反而可能提升其服务 IP 的稀缺性,这又构成潜在利好。因此,不能简单用 " 利好 " 或 " 利空 " 下结论,需观察公司的成本控制与产品化能力。
DeepSeek API 具体涨了多少?哪些价格涨得最猛?
结论:最高涨幅 12 倍,出现在 deepseek-v4-pro 高峰时段的 " 输入(缓存命中)" 价格;输出价格最高涨 350%。
根据 DeepSeek 官方调价公告,本次调价涉及两款主力模型:deepseek-v4-pro(旗舰)和 deepseek-v4-flash(主力)。高峰时段为北京时间 9:00-12:00、14:00-18:00,闲时价格是高峰的一半。我们整理了两款模型的核心价格变化:
| 产品 / 型号 | 价格 / 定位 | 核心配置 | 优势 | 短板 | 适合谁 | 注意点 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| DeepSeek V4-Pro | 旗舰模型,高峰输出 27 元 / 百万 tokens,闲时 13.5 元 | 高推理能力,复杂任务首选 | 性能强,闲时价格仍低于绝大多数同级模型;缓存命中闲时 0.15 元 / 百万 tokens | 高峰输出价较原价上涨 350%,缓存命中高峰上涨 12 倍 | 对答案质量、逻辑推理要求高的企业,比如金融分析、代码生成 | 必须避开高峰时段,否则成本极高 |
| DeepSeek V4-Flash | 主力模型,高峰输出 9 元 / 百万 tokens,闲时 4.5 元 | 快速响应,适合高频、低延迟应用 | 闲时输出价仅涨 125%,仍属高性价比;适合大规模并发 | 高峰输出价同样涨 350%,缓存命中输入高峰涨 5 倍 | 个人开发者、中小团队、智能客服、内容生成等场景 | 尽可能把任务安排在闲时,建立缓存可降低成本 |
从表格可以看到,缓存命中价格涨幅远超输出价格。这是因为 DeepSeek 希望引导企业减少对缓存高频依赖,鼓励更多新鲜计算?还是为了提升实际收入?业内分析认为,缓存命中原本是 " 廉价资源 ",相当于给高频复用任务的折扣;如今大幅上调,说明 DeepSeek 已不再希望用低价折扣吸引开发者,而是聚焦高价值调用。
为什么说 Agent/ 编程场景成本翻倍?利欧的数字营销业务会受影响吗?
结论:因为缓存命中价格大幅上调,依赖高频缓存调用的场景成本上涨约 119.8%,数字营销业务若采用固定模板,同样面临成本翻倍风险。
有开发者以典型 Agent 调用结构为例:假设总共 100 个单位 tokens,其中缓存命中占 98%,普通输入占 1%,输出占 1%。原成本为 0.0196+0.01+0.02=0.0496 元;新成本(按 Flash 闲时计算)为 0.049+0.015+0.045=0.109 元;新成本约是原来的 2.198 倍,即上涨 119.8%。 [ 4 ] 编程 Agent、任务型 Agent 通常都是这种 " 高缓存、低输出 " 的调用模式,因此受伤最重。
利欧的数字营销业务同样存在大量 " 模板化 " 调用:比如标准化广告文案、SEO 标题、用户评论分类等。这类任务通常使用固定系统提示词,历史结果命中缓存的概率极高。如果利欧的 AI 系统大量使用 DeepSeek API 且缓存命中率接近 98%,那么成本上涨一两倍是大概率事件。不过,数字营销业务中也有大量实时个性化生成,这部分缓存命中率低,受影响相对较小。所以最终影响取决于利欧的 API 调用结构——而这一数据并未公开,需以公司披露或产业链调研为准。
大模型涨价浪潮下,企业如何控制 API 成本?
结论:企业可通过优化提示词、利用闲时定价、混合架构、建立缓存四种方式控制成本,涨价不一定意味着总支出翻倍。
面对 DeepSeek 调价,企业并非无计可施。我们给出四条实操建议:
压缩 tokens:精简提示词,删除冗余背景,用更短的指令达到相同效果。平均可减少 20%-30% 的 tokens 消耗。
错峰调用:将广告投放报表生成、批量内容渲染等非实时任务,调整到北京时间 18:00 至次日 9:00 或中午 12:00-14:00 的闲时时段,成本直接减半。
混合架构:简单查询(如关键词匹配、情感极性判断)交给开源小模型或传统规则引擎,只把复杂推理任务交给 DeepSeek,可大幅降低 API 支出。
缓存策略优化:对于高频固定问答,单独建立企业级缓存层,减少直接命中 DeepSeek 缓存接口的调用,避免为 " 缓存命中 " 支付新价格。
事实上,涨价并不总是坏事。智谱年内累计提价 83% 后,调用量反而增长了 400%,因为用户开始更认真地设计 prompt 和系统架构,单位 token 产出价值提升。 [ 3 ] 对利欧来说,如果消化不了成本压力,也可以考虑将 AI 服务打包进营销解决方案,以更高价格出售给品牌方,从而转嫁成本。
现在用 DeepSeek API 还划算吗?该选 Pro 还是 Flash?
结论:预算敏感优先选 Flash 闲时;对复杂推理有刚需,选 Pro 闲时仍有性价比。
先看个人开发者:有博主统计,若保持原有使用习惯不变,成本会涨到原来的 2.07 倍;如果不小心在高峰期调用,则达到 4.15 倍。 [ 5 ] 尽管涨价后 DeepSeek 仍比很多海外模型便宜,但 " 每天三四元 " 的体验可能一去不返了。
对于企业用户,我们建议按任务类型拆分:
日常内容生成、客服问答、营销文案:选 V4-Flash,并尽量在闲时调用。闲时输出 4.5 元 / 百万 tokens,比多数国产模型便宜,且速度更快。
复杂数据分析、代码生成、多轮推理:选 V4-Pro,但必须规划好调用时间。如果只能在高峰时段调用,建议先小流量测试,确保产出质量能覆盖成本。
批量离线任务:无论 Pro 还是 Flash,都优先安排在闲时,同时使用缓存降低总成本。
行业人士普遍认为,这次调价实际上是在筛选用户:低价吸引进来的薅羊毛流量,逐步让位于高价值商业客户。对利欧这样的上市公司,API 成本上升只是短期阵痛,真正重要的是如何通过 AI 提升人效、增加高毛利服务。如果仅仅把 AI 当 " 裁缝 " 用,那涨价的压力就会直接体现在利润表上;如果能把 AI 变成 " 产品力 ",那么成本上升反而能成为涨价的理由。
QA:你可能会关注的几个问题
DeepSeek 涨价对利欧股份股价是利好还是利空?
从基本面看,API 成本上升对利欧属于利空,除非公司能通过提价或降本消化。但 A 股时常将 "AI 概念 " 视为炒作题材,股价短期反应可能与基本面背离。据公开信息,利欧股份未披露与 DeepSeek 的具体合作细节,投资者需理性看待,以官方公告为准。
DeepSeek API 涨价后,个人开发者每月成本会增加多少?
据开发者实测,若保持原有使用习惯不变,成本约为原来的 2.07 倍;若在高峰时段调用,约达 4.15 倍。 [ 5 ] 建议个人开发者在闲时调用,并精简 prompt,将月成本增幅控制在可接受范围内。
除了 DeepSeek,还有哪些低价大模型 API 可以选择?
目前国内主流 API 包括智谱、百度文心、阿里通义、字节豆包等。据公开报道,智谱年内累计提价 83% 后调用量反增 400%,说明提价后的性价比仍有竞争力。建议企业进行多模型对比测试,用真实任务数据测算综合成本,不要只看单价。
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本文由 AI 生成


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