DeepSeek API上线1M Token上下文支持，国内首个商用原生百万级上下文大模型服务_办公软件

1. 终于，全球 AI 圈等待了几个月的 DeepSeek V4，它终于来了！今天上午，DeepSeek API 文档上线.此次，DeepSeek V4 按大小会有两个版本，分别是 DeepSeek-V4-Flash 和 DeepSeek-V4-Pro。上下文长度是 100 万 tokens。同时，输出长度最大为 384K tokens。 #DeepSeekV4发布# #DeepSeekV4和GPT5.5谁更强#

2. #为什么AI大厂开始卖Token#？按Token计费绝对会成为AI时代的主流模式，甚至已经开始主导了。理由很简单：AI正从“聊天陪聊”转向“真正干活”的Agent时代，像最近爆火的“龙虾”（OpenClaw）就把调用量直接拉到指数级增长。固定订阅或按次收费根本扛不住这种消耗，只有按实际算力（Token）付费才公平、透明、可扩展。大厂们也乐见其成——这才是真正的“卖铲子”生意。1. Token是什么？为什么流行用Token计费？它和算力到底啥关系？“龙虾”为什么这么费Token？Token（词元）就是大语言模型处理信息的最小“原子”。 人类看一句话、一个文件，AI只能看数字。它先把文本（甚至图像、代码）拆成标准片段：英文一个词≈1 Token，中文一个字≈1-2 Token。模型的上下文窗口、输入输出、全程推理，都用Token计数。🔻为什么大家突然都爱用Token计费？ 因为推理成本几乎完全正比于处理的Token数量。简单问一句几百Token，复杂任务可能几万甚至百万。按查询收费会亏死（重度用户白嫖），按月订阅又不公平（轻度用户吃亏）。Token计费最精准：你用多少算力，我就收多少，大厂回收成本，用户也知道自己在花什么钱。这已经是OpenAI、Anthropic、Google、xAI等所有主流API的标配，现在连国内大厂云服务也全面跟进。🔻Token和算力的关系超级直接： GPU跑一次推理的FLOPs（浮点运算）≈ Token数 × 模型参数量。Token越多，显卡烧得越狠，电费越高。所以Token其实就是“AI世界的电费计量表”。🔻龙虾为什么这么费Token？ 因为OpenClaw（那只红色小龙虾图标的开源Agent）本身不是模型，它是个“数字员工”框架！ 你给它一条指令（比如“帮我记账”），它会自己拆成几十上百步：联网搜索、读写文件、打开软件、循环验证、生成报告……每一步都要调用底层大模型（GPT、Kimi、DeepSeek等）的API。 普通聊天机器人一次几百Token； 龙虾干同一件事可能几万到百万Token。 🔻实测数据： • 发6次记账指令 → 96万Token • 简单问候+数据查询一夜 → 100万Token（≈3元） • 复杂任务一天 → 上亿Token，账单上万。 甚至后台“心跳”机制闲置也在偷偷扣费。 这就是为什么“养龙虾”一夜欠费的梗满天飞——它把AI从“陪聊”变成了“真干活”，Token消耗直接百倍暴增。2. 为什么大厂突然开始卖Token？价格为什么差别那么大？🔻原因就一个词：Agent时代来了。 以前大模型卷的是“谁参数多、谁会聊天”。现在卷的是“谁能真正落地执行任务”。OpenClaw一火，字节、阿里、腾讯、华为云全部上线“云端养虾”服务，本质就是给你提供底层模型API，让你跑龙虾。 结果？Token消耗从“百万级/天”变成“亿级/天”，人均使用量翻百倍。大厂不卖模型了，直接卖Token——这才是真正的现金流。国内厂商还借机“Token出海”，中国模型在OpenRouter上的调用量已经超过美国，因为便宜+快。🔻价格差别为什么这么大？ 核心是成本+优化： • 顶级闭源（如GPT-4o、Claude 3.5）：参数多、能力强、推理贵，Token价格高（每百万Token几块到几十块美元）。 • 国产开源/半开源（如DeepSeek、Qwen、Kimi、MiniMax）：用MoE（专家混合）稀疏激活技术，每次只激活模型一小部分，算力省30-50%；国内电价低、基础设施稳，整体成本只有西方的1/3。 • 响应速度也更快，所以性价比直接碾压。 这就导致同一个任务，在不同模型上Token价格能差10倍以上。未来竞争只会更卷：谁把每Token成本压得更低，谁就吃到Agent红利最大一块。3. 未来Token会成为AI时代的“货币”吗？会，而且已经在路上。 Token已经是AI最标准的“通用货币”： • 衡量使用量 • 衡量成本 • 衡量效率 • 衡量商业价值🔻以后你开“一人公司”靠AI干活，账单就是“今天烧了多少亿Token”。开发者会像现在囤服务器一样囤Token额度，大厂会推出Token预付费、跨平台通用Token、甚至二级市场交易。 它会像互联网时代的“流量”或云计算的“CPU小时”一样，成为基础资源。 更进一步：算力基础设施（GPU、电力）、算法优化（MoE、低功耗芯片）、Agent平台，都会围绕“每Token成本”展开军备竞赛。谁能把Token价格打下来，谁就掌握AI时代的“印钞机”。✅按Token计费不仅会成为主流，还会是AI商业化的终极形态。 因为它完美匹配了从“生成内容”到“执行任务”的跃迁。龙虾只是个开始，后面还会有更强的Agent、更多样的工具调用，Token消耗只会越来越夸张。 对用户来说：习惯用Token思维，花钱更理性； 对大厂来说：收入更稳定、可预测； 对整个行业来说：竞争更健康（拼性价比而非拼参数）。图：🍠Panews

3. 【#DeepSeekAPI更新百万Token上下文#，看齐 App 及网页版】4 月 22 日消息，今日有大量用户反馈称，DeepSeek 官方 API 已经更新到了与客户端及网页版相同的 1M tokens 上下文版本（似乎是此前曝光的 DeepSeek V4 Lite），比之前的 128k 上下文更长。与此同时，最新 DeepSeek 的知识库已经更新到 2025 年 5 月，非联网状态下可准确输出 2025 年 4 月的新闻。另外，该模型仍不支持视觉输入，仅支持文本和处理语音，依然为非多模态模型。#DeepSeek##AI大模型#

4. 【#零态洞察百态##DeepSeek更新百万Token上下文#】#DeepSeek多终端对齐百万Token# 4月22日消息，今日有大量用户反馈称，DeepSeek官方API已经更新到了与客户端及网页版相同的1M tokens上下文版本，比之前的128k上下文更长。（IT之家）知氪科技的微博视频

5. DeepSeek模型更新黄心怡财联社多名用户反馈，DeepSeek在网页端和APP端进行了版本更新，支持最高1M（百万）Token的上下文长度。而去年8月发布的DeepSeekV3.1上下文长度拓展至128K。《科创板日报》记者实测中发现，DeepSeek在问答中称自身支持上下文1M，可以一次性处理超长文本。记者在提交了超过24万个token的《简爱》小说文档，DeepSeek可以支持识别文档内容。

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