双节期间DeepSeek API低谷价来了,超10天费用打半折,开发者省钱窗口期别错过

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09-20 10:36

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11. 同一个模型,上午调一次和半夜调一次,价格能差一倍。 DeepSeek 开放平台公告,9 月 10 日 12 点起调整 V4-Flash 系列定价。闲时每百万 token:输入缓存命中 0.02 元,输入未命中 1 元,输出 4 元。工作日 9:00-12:00、14:00-18:00 算高峰,价格翻倍。 先泼一盆冷水:这次只动 Flash 系列,V4-Pro 价格没变;输入价格回到 8 月 17 日涨价前,输出仍是涨价前的两倍。所以"最高降六成"这个说法成立,但落到你头上多少,完全看你怎么用。 三步能做的: 第一步,把任务分两类。批量摘要、历史数据清洗、素材预处理这些能等的活,全部排到非高峰时段去跑。要实时交互的留在白天,别为了省钱把体验搞砸。 第二步,把缓存命中率做上去。缓存按前缀匹配,系统提示词、工具定义、长文档前缀尽量固定,并且放在最前面——前缀动一个字,整段缓存全失效。 第三步,盯输出而不是盯输入。输出单价是输入未命中的 4 倍,让它少说废话,比让它读得更快更省钱。直接在提示词里限制字数和返回格式。 一个坑:别为了便宜把需要长链条推理的任务塞给 Flash。能力定位不一样,省下的几块钱,很可能变成你返工的几小时。 以上价格以 DeepSeek 开放平台官网公告为准,签约客户和大客户折扣另算。 你的接口账单里,输出和输入大概是个什么比例? #人工智能##DeepSeek##AI工具##API#

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13. 🔥DeepSeek涨价24天后,又降价了? DeepSeek这波操作属实是“极限拉扯”了。8月中旬刚涨完价,不到一个月,9月10日12时起又对Flash系列模型下调定价,主打一个“听劝”。 空闲时段, 👉🏿输入缓存命中每百万Token降至0.02元(降幅60%) 👉🏿未命中降至1元(降幅约33%) 👉🏿输出降至4元(降幅约11%) 高峰时段(工作日9-12点、14-18点)价格翻倍,但也同步下调。这波降价对高频调用、缓存命中率高的场景来说,综合成本预计能降40%左右,算是给开发者回了一波血。 不过❗别急着喊“真香”… 这更像是一次战术回调。对比8月涨价前,输入价格虽回到原位,但输出价从2元涨到了4元,并未完全恢复。 ⭐而且,这次降价背后是新模型V4.1 Flash即将上线,官方称其性能、速度全面超越V4 Pro,后续还会把V4 Pro请求自动路由到V4.1 Flash并按Flash计费,属于“加量还降价”🧐 总之,大模型竞争早就不只是拼单价了,稳定性、成功率、综合成本才是王道。建议大家多测试,别光看标价,适合自己业务场景的才是“性价比之王”👍🏻 #DeepSeek新模型发布 #DeepSeek #deepseek模型#deepseek教程 #科技资讯 #科技前沿与未来 #大模型#howto用AI抢救一切 #科技#科技动态

14. 结论先给:DeepSeek官方API输出4元/百万tokens起(空闲时段),缓存命中输入0.02元,比一堆收费AI便宜一个量级。低价靠开源加技术优化,公开可查。 先看事实,官网价格页写得明明白白:Flash模型输出空闲时段4元/百万tokens,缓存命中输入只要0.02元。同样跑任务的收费AI,价格翻几倍很正常。 为什么能做到?公开报道里,DeepSeek创始人梁文锋多次谈过开源理念,核心意思就一个:AI不该靠卖高价赚钱,把技术开源、把成本压下来,大家都能用。报道出处可查,不是传言。 技术层面:模型结构优化、推理成本控制,这些都有官方技术报告支撑,不是吹的。开源模型随便下载,API价格透明,两条路都摆在那。 有人会说,免费的东西是不是不行?官方评测、开源社区的火热程度摆在那,答案很清楚。敢开源、敢公开价格,本身就是底气。 一句话记住:AI越便宜,用的人越多,这才叫普惠。 你用过DeepSeek吗?还是只听过名字?评论区说句实话。 #DeepSeek #AI #开源 #AI工具

15. DeepSeek用了大概一周,今天一看账单,3.98元,总共396次API请求,算下来差不多1分钱一次请求,这个价格对普通人真挺友好的。 平时主要拿来跑一些日常活:列自媒体选题、整理资料到知识库、跑批量脚本、调API写代码,deepseek-v4-pro的价格大概是deepseek-flash的7倍。 deepseek-v4-pro版本参数大、推理能力更强,对那些要写复杂逻辑、做深度研究的活有帮助,但对多数普通人来说,deepseek-flash够用了,省下的钱可以多买几百次调用。 国内大模型套餐现在分得挺细:追求性价比就flash,要性能就pro,普通人要省钱别一上来就买最贵的档,先用便宜的跑通自己的真实场景,等用得重了再考虑升档。 flash一个月下来可能就十几块,pro跑起来一个月可能过百,这差距挺大的,对普通用户来说,是"随便用"和"省着用"的区别。大家平时使用什么大模型呢?收费怎么样?

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25. opencode好像终于想明白为什么没人能做到像deepseek官方那样低价的原因了 opencode的dax说在考察所有集群后,还是没有能满足要求的,需要一个定制化的集群才有可能像deepseek官方一样的成本。 而细节是“把ssd当做cache使用”,而这样做的好处之一是缓存能(低价)保留超过24小时。 也就是说deepseek一开始的诀窍就是有一个为自己模型定制的架构,也就是你从网上下载的模型永远不可能有像官方一样的性价比。

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