1M上下文、5元千次:DeepSeek把搜索也拿去卖了

DeepSeek 又更新了。10 月 17 日下午，V4.1 Flash 升到 1017 版，网页端、App 和 API 三处同时换成新模型。

公告标题写的是「许愿式编程一键成真」，但真正会改变账单的，是同一篇里夹着的一行小字：搜索和抓取接口对外开放，各 5 元一千次。

三个动作，一个方向

模型这一版更省钱。官方说法是性能-费用帕累托前沿又往前挪了一格，任务运行时间和输出长度同时缩短，同一件事花的 token 更少。价格表没动：deepseek-flash 缓存未命中的输入闲时 1 元、输出 4 元，按百万 tokens 计，高峰时段翻倍。

重点提的新能力是从零做完整项目。游戏开发、3D 建模这类"什么都没有、全靠现搭"的任务被单独拎出来写，案例里有故宫 3D 展示、网页版赛车、《传送门2》复刻。方法写的是基于自反馈的强化学习——模型自己跑一遍、看结果、再改，不是等人给它打分。

第三条最容易被漏掉。目前你在 DeepSeek Harness、Claude Code、Codex 里走的那套 Search/Fetch 调用暂时不收钱，从北京时间 11 月 1 日 00:00 起按次收。

它凭什么敢提"许愿"

先看这台模型的形状。今年 9 月 V4.1 Flash 首发时披露过：552B 参数的 MoE，用因果编码器-解码器结构，输入激活只有 8B、输出激活 16B，两头不对等。读进去的部分便宜，写出来的部分才贵。

KV Cache 也压过一轮，对 HBM 的需求降到上一代的四分之一，对 SSD 降到八分之一。缓存命中能做到 0.02 元每百万 tokens，靠的就是这个。Agent 类任务一轮轮往里塞上下文，账单大头常常压在缓存上，这里省下来，长任务才跑得起。

自反馈强化学习解决的是另一头。从零开始的活没有标准答案，模型得自己判断这版渲染对不对、这个页面点不点得动，在带工具的环境里反复试，才可能在少数几轮交互里交出东西。

所以"许愿"成立一半：你说清要什么，它自己拆步骤。但那些案例全是在 DeepSeek Harness 框架内、升级到 0.2.1-rc.1 以上跑出来的，不是你在聊天框里打一句话。

两个容易想歪的地方

我见过最普遍的误解，是把"一句话出成品"当真。官方那几段案例确实漂亮，故宫、赛车、传送门，输入框里的字少得可怜，画面却停在渲染完成那一刻：第二天有人让你把配色换成墨绿、按钮左移两格，还改不改得动，视频里没拍。

更贵的一个误会是"开源就能自己跑"。权重上了 HuggingFace 和 ModelScope，官方那篇却写明，大规模部署要先备好 2k 卡 GPU 加存储集群，再联系他们。

这件事落到你身上

在拿它 API 做产品的人，日历上先标 11 月 1 日。搜索密集型的流程，比如查资料、抓网页、做事实核对，之前免费的那部分要开始按次掏钱了；5 元一千次听着不多，一天跑十万次就是五百块。这两周把调用量摸清楚，比等账单出来再砍功能划算。

不写代码的人，这版反而更值得试。网页版就能用，挑一件你一直想让人搭把手的小事：一个能算清的家庭账本、一个给孩子练拼音的页面。动手之前先写下"做成什么样算过关"，你会发现卡住的不是它，是那句话你自己也说不清。

我今晚准备让它做一件事，把这周的热搜按情绪分类，画成一张能看的图。做完我把结果和踩到的坑一起放留言区，你也可以说说，你打算让它替你先干哪一件。

作者提示含AI生成内容。作者声明本文无利益相关，欢迎值友理性交流，和谐讨论～