号称大模型圈“价格屠夫”的DeepSeek，打算提价了。
8月6日，DeepSeek在用户后台发了一则公告，预告近期要全面上调API服务价格，并特意提醒：这次涨幅不小，建议大伙儿合理安排使用需求和充值金额。
图源：DeepSeek
这消息一出，舆论场立马炸锅。过去两年，每逢Token价格战，DeepSeek总是那个带头掀桌子的角色。如今，正是它把Token价格打下来的，现在却主动宣布要“大幅涨价”，怎么看都像是价格战的发起者准备鸣金收兵。
无独有偶，8月7日路透社报道，阿里计划向旗下千问下一代开源大模型的头部商用客户收取营收分成。以前，只有调用阿里云平台模型的开发者才需付费，这是阿里云主推的MaaS（模型即服务）模式；若客户将开源模型部署在自有数据中心，则可全程免费。从Kimi K3等开放权重模型开始试行分成模式来看，开源大模型似乎很快就要告别“免费午餐”时代。
那么，持续两年多的Token价格战，真要画句号了吗？
DeepSeek到底有多便宜？
在讨论涨价前，不妨先看看DeepSeek现在的价格有多低。
根据DeepSeek API官方页面显示，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对应价格则为0.025元、3元和6元。
图源：DeepSeek
DeepSeek此前曾预告推出峰谷定价机制：北京时间每天9点至12点、14点至18点的高峰期，所有计费项目价格调整为平时的两倍。不过截至8月6日，这套机制同样尚未正式落地。
即便这样，单看标准价格，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，有人会说模型能力毕竟有差异，这话不假。从Artificial Analysis的测试榜单看，DeepSeek V4 Flash 0731 Max的得分与Fable 5相差11分。但当价格差距扩大到百倍时，情况就变了，毕竟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低90%，对于绝大多数用户而言，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”，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超越简单的一问一答。以编程任务为例，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；若发现错误，还需重新修改并再次调用模型验证。
图源：雷科技
表面上看，用户只输入了一句话，但当AI完成任务并给出结果后，背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，DeepSeek最初可能也没意识到这个问题，直到用户使用量飙升后才察觉。简单来说，DeepSeek或许预料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输出量能降至与其他模型相近水平，成本还能再降50%，这对其他AI公司来说简直太恐怖了。
调用量全球第一，DeepSeek快被榨干了
对多数人而言，最大的疑问或许是：DeepSeek为何此时突然涨价？
答案在于刚刚更新的DeepSeek V4 Flash 0731 Max实在太强。虽然从版本号看，其定位不如V4 Pro，但在Agent能力上有显著提升，而这正是目前重度AI用户最渴求的能力。
反映在实际数据中，便是调用量的飙升。根据OpenRouter最新统计数据，DeepSeek-V4-Flash最近一周处理量已达约6.6万亿Token，虽较上一周下降10%，但在当前模型调用榜中仍居首位。
图源：
若只是单纯排名第一，倒也罢了。更惊人的是，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，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，也足以让人惊讶，因为DeepSeek是在Gemini、ChatGPT、Claude等一众顶级AI中脱颖而出，拿下了这一份额。
但这背后也暴露出DeepSeek面临的算力压力。每周数万亿Token的处理量，对一家量化企业来说，压力确实巨大。此前，小雷曾看到报道称，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巨头相比，就不在一个数量级上了，更别提亚马逊、阿里云等云服务巨头。
事实上，上周起，DeepSeek频繁传出算力不足、限制使用的消息。小雷前几天打开DeepSeek网页版，想试用一下专业模式，页面直接提示“服务繁忙”。说实话，除了去年初DeepSeek第一次爆火时，我已经很久没在这个页面上看到这个提示了。
其实，DeepSeek刚发布V4版本时，就因调用量过大，宣布未来将对Token服务采用峰谷定价，但这个计划至今未能实施，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，中国这边的用户确实歇了，但美国那边的用户却起床开始活跃了，哪里还有“谷底”？全是“峰顶”。
对DeepSeek而言，目前的定价别说赚钱，能做到收支平衡就不错了。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价格不可能这么低（因此不少网友将梁文锋称为“梁圣”，感谢他的开源和超低价Token）。
图源：微博
当然，DeepSeek若不认账，别人也难以证明。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个问题——各种杂七杂八的需求都涌向DeepSeek。
举个例子，有开发者用AI写程序遇到一个小BUG。他自己花十来分钟也能排查，但因为DeepSeek价格太便宜，跑一轮debug可能就几毛钱，他便不愿自己解决，而是丢给DeepSeek处理。
相反，若他用的是Claude等高價模型，随便跑个任务就要几块、十几块，他可能就不舍得让AI跑，而选择手动debug。不要小看这两种心态的区别，当大多数用户都如此时，DeepSeek实际上有大量算力被耗费在那些极其简单的任务上。
而且，这些请求还会挤占复杂任务的算力份额，导致前文提到的“拥堵”现象。当然，用户既然花了钱，怎么用都无所谓，但对DeepSeek来说，他们确实需要更多地考虑将Token用于商业项目的用户，尽可能保证他们的体验。
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。真要说的话，当时DeepSeek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DeepSeek优惠一直持续；但站在行业角度，靠补贴抢市场肯定无法持久，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。
更何况，DeepSeek的价格优势实在太大了。从目前情况来看，即使涨价几倍，依然有着不错的性价比，对多数开发者来说，仍是性价比最高的选择。
Token低价时代结束，商业化成新重点
虽然DeepSeek宣布涨价后，有网友表示这是Token价格战结束的信号，但小雷并不认同，反而觉得价格战才刚刚开始。
几乎同一时间，
过去两年的价格战其实很简单，各家厂商比拼的就是每百万Token多少钱。今天你宣布降到5块，明天对手就能掏出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，再推出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变化，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。
图源：Artificial Analysis
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API响应缓慢、频繁超时或高峰期不可用，都会带来严重的体验问题。特别是对于那些需要实时演算、对稳定性要求较高的业务（如金融业务）来说，稳定性更为关键。
随着AI真正深入各个行业的底层运行链条，出现了一个明显变化：在价格之外，企业也开始对算力提出更多要求：稳定性、性能和速度。对DeepSeek而言，虽然他们不靠Token赚钱，但若想在模型领域继续占据一席之地，就必须考虑到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，成了最合适的方案。虽然听起来有点伤人，但从企业角度看，无可厚非。而且，V4 Flash 0731已有这样的表现，后续的V4 Pro xxxx版说不定会更强，这时候若价格差距拉得太大，也不利于DeepSeek平衡两个版本间的性价比。
纵观全球AI模型市场，不难发现大家在最近几个月都开始将模型“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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