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"> 来源：中国企业家杂志
DeepSeek涨价后 ，用户还能买账吗？
文｜《中国企业家》记者 李艳艳
见习编辑｜李原 编辑｜何伊凡
8月6日上午DeepSeek传来的一条新公告，让不少用户受伤了 。其中提到 ，“计划近期整体上调API服务定价 ，预计涨幅较大…… ”
知名AI博主“数字生命卡兹克”在个人社交平台写道：“这几年国产模型疯狂卷价格，DeepSeek一直是最狠的那个 。便宜到我们敢把Agent真正跑起来，敢烧Token ，敢拿它做产品。 ”“理智告诉我 ，训练贵，推理也贵 ，涨价完全合理 。但是感情告诉我 ，你小子浓眉大眼的，怎么也叛变了 。 ”
这条帖子在开发者队伍中迅速引发共鸣。短短几小时 ，便有数百条评论跟帖：DeepSeek涨价的边界在哪里？还能不能继续用？有没有“替代品”？更有粉丝打趣梁文锋的AI普惠形象破灭 ，“梁圣降级为‘牢梁’ 。 ”
过去两年，DeepSeek的定价曲线一直是国内大模型“价格战 ”最直观的刻度 。
2024年4月 ，它以输入1元/百万Token 、输出2元/百万Token的价格 ，将行业拖入“地板价”竞争。此后一路下探 。到2025年2月，优惠期结束 ，首次调价 。今年7月 ，V4-Flash正式版上线，定价仍维持这一水平线。它一次次把价格压到地板以下，直到同行和用户都习惯了这种“骨折价 ”。
如今 ，刻度要重新画了 。
真正的问题 ，就藏在公告里那个“涨幅较大 ”的措辞里 。到底多大才算大？答案不仅关乎DeepSeek一家公司的定价策略，也关乎整个大模型行业走向。“贴钱换规模”的阶段 ，是不是正在翻篇？
DeepSeek涨价后 ，也将迎来终极考验：其核心竞争力究竟是“杀到地板价”的性价比，还是模型硬实力 ，市场也将给出新的答案 。
从“地板价 ”到“涨幅较大 ”：算力不够了
“API涨价的核心原因 ，还是大家都缺算力 。”一位垂类大模型产品公司高管向《中国企业家》表示。
算力紧张已成为行业共识 。8月4日上午，海外开源AICodingAgent平台OpenCode发文称 ，DeepSeek-V4-Flash的API被网友吐槽响应超时频繁 ，服务一度接近不可用——官方将原因归结为“前所未有的访问量 ” 。
公开数据显示，OpenRouter在7月27日至8月2日当周录得DeepSeek-V4-Flash以7.22万亿Token的调用量登顶全球模型调用榜首 ，超过平台上400多款模型的总调用量。在更聚焦开发者群体的OpenCode平台 ，8月1日单日处理Token总量达8万亿，其中5万亿来自免费试用额度 。
一个模型的单日消耗量，已超过容纳数百款模型的平台总量 。这种量级的调用 ，对应着算力基础设施的巨大压力。大模型的推理成本主要由硬件折旧、电力消耗和运维成本构成 。当Token处理量达到万亿级别 ，即使单次调用的边际成本再低，总量核算下来也是一笔庞大支出 。
更重要的是 ，DeepSeek的调用结构正在发生变化。
随着V4系列全面支持100万Token上下文窗口以及更深度的思维链推理 ，用户调用的不再只是简单问答，而是大量包含深层Agent循环的复杂任务。尤其是Agent类应用的爆发 ，使单次任务Token消耗从对话时代的不足2000个 ，跃升至50万至100万个 。
有业内人士测算，DeepSeek-V4-Flash此前的定价 ，即“输入1元/百万Token 、输出2元/百万Token ”的计费模式 ，大概率低于真实成本，毛利率为负 。
另据ArtificialAnalysis在7月底的基准测试 ，各大主流大模型单次调用成本差距悬殊：DeepSeek-V4-Flash约0.03美元 ，KimiK3约0.86美元，GPT-5.6Sol约1.86美元，ClaudeFable5约3.15美元。也就是说 ，DeepSeek的价格仅为ClaudeFable5的1/105 。
不过 ，也有业界人士对前述产品价格对比的参照系提出质疑 。
如前述垂类大模型公司高管所言，V4-Flash的定位应更接近ClaudeOpus4.8的水平 ，而非KimiK3或Fable5那个层级。“单纯这样比 ，也不太合适 。”他对《中国企业家》强调 。Anthropic于今年5月发布的ClaudeOpus4.8是该系列旗舰模型，定位高端企业级市场。据公开信息 ，Opus4.8每百万输出Token的定价 ，大约是V4-Flash的85倍 。
涨价绝非DeepSeek一家之事 。今年以来，国内大模型厂商已经迎来了一轮集体调价潮。
智谱CEO张鹏在解释“调价 ”时称 ，“长期依赖低价竞争并不利于整个行业发展 ” ，能力升级带来成本上升是自然结果 。据多方消息，智谱AI已在年内完成三次API价格上调 ，2026年一季度调用定价较2025年底提升约83% ，调用量仍增长400%，呈现“量价齐升”态势 。
月之暗面在7月发布KimiK3时，输入价格较前代涨超3倍 ，输出价格涨近4倍。官方直言 ，“更聪明的模型执行更复杂的任务，消耗的资源是巨大的。 ”
云厂商层面 ，今年3月 ，阿里云 、百度智能云同步调整AI算力产品价格，涨幅分别在5%~34%和5%~30%之间 。腾讯云则在年内连续两次涨价 ，先是大模型API价格上调 ，其后AI算力产品再涨5% 。理由均为“全球AI算力需求激增、核心硬件供应链成本大幅上涨 ”。
涨多少，谁在算账？
算力上涨已经没有悬念 ，涨幅会有多大 ，是市场目前最焦虑的点 。
“DeepSeek（即便）涨价也会是最便宜的，还是有竞争力 。”一位国内Top5云厂商高管对《中国企业家》说。他推测 ，“最多涨3倍就差不多了 ” ，但他也不能确定实际涨幅，“等开奖 ” 。
不同的涨幅区间，对应着截然不同的商业效果 。
100%至200%的涨幅 ，被市场普遍认为是一个“温和区间” ，大概率不会引发用户大规模流失。有消息称，梁文锋此前在与投资者的交流会中 ，也曾透露一个核心判断：在极低价格区间内 ，开发者对价格弹性几乎趋近于零，“价格即便翻倍 ，Token消耗量也不会明显下降” 。
如果涨幅达到300% ，则会进入另一种逻辑 。
按3倍涨幅测算，输入价格从1元/百万Token升至4元 ，输出价格从2元/百万Token升至8元。API业务毛利率有望从负数拉回至30%~40%区间 ，基本实现独立盈利 。同时，3倍涨幅能有效清洗掉低价值的“爬虫 ”脚本和“薅羊毛 ”流量 ，使系统稳定性得到明显改善 。
但如果涨幅触及400% ，情况可能出现变化。DeepSeek输入价格将从1元/百万Token升至5元，输出价格从2元/百万Token升至10元。这个价格仍低于国内主要竞品——目前国内旗舰模型的输入价格普遍在5~10元/百万Token，输出价格在10~30元/百万Token区间 ，DeepSeek即便涨4倍 ，也只摸到了竞品的下限 。
不过，价差优势已从“10倍级”收窄至“2倍级 ” 。按输出价格算 ，DeepSeek与竞品的最低差距已不足一倍。当价差不足以覆盖迁移成本时 ，部分高频用户可能会认真测试备选模型 。
用户反馈，侧面印证了这种“临界点 ”的存在 。一位从事科研工作的人士向《中国企业家》介绍 ，目前他使用DeepSeekAPI主要用于个人助理 、技术报告撰写和股票分析 ，“API价格再涨一倍还是可以接受的，超过一倍 ，我就走了”。
另一位Agent应用开发者的态度更为宽容：“翻个倍都能接受 ，毕竟相比别家，它已经是‘骨折价’了 。 ”他同时指出 ，DeepSeek唯一的短板在于“没有多模态 ” ，在需要图像生成和视觉理解的任务中仍需切换到其他模型 。“如果DeepSeek涨价的话，目前GPTPlus是性价比最高的方案。”他补充道 。
不过，一些企业级客户对“涨价 ”并不敏感 。
前述垂类大模型公司高管向《中国企业家》直言 ，“涨价对我们影响不大 ，我们的开发场景使用私有部署模型，都在内网。 ”他透露 ，自家公司自己部署了GLM 、DeepSeek、K3等最新开源大模型 ，花的是算力和电费 。“而API涨价影响的客户主要是中小开发者 、创业团队和个人项目 。”
这位高管同时表达了对DeepSeek的敬意：“同是涨价，DeepSeek是明着说 ，不怕用户流失 ，值得尊敬。其他厂商都是暗着涨。 ”
“价格战 ”暂停之后
由DeepSeek开启的“价格战”，最终由自己按下暂停键 ，时机选择也颇具深意 。
就在DeepSeek调价公告发布前一天 ，据外媒报道，Meta创始人扎克伯格宣布 ，首款编程AI智能体MuseCode开放测试 ，每百万输出Token定价4.25美元，贡献者订阅价低至0.20美元 。一个在降价抢人，一个在涨价备战 ，勾勒出全球大模型商业化路径的分岔。
多名业内人士认为 ，对DeepSeek而言，此次涨价的意义远超定价策略调整本身 。
多家媒体报道 ，DeepSeek首轮510亿元融资刚交割完毕 ，腾讯 、宁德时代、网易 、京东 、IDG资本等产业及财务资本联合参投，国家人工智能产业投资基金战略跟投 。第二轮融资也已启动 ，计划募资500亿元 ，投前估值约5000亿元，预计8月下旬完成签约。
若两轮融资顺利落地 ，DeepSeek将在不足5个月内 ，累计募资超1000亿元 。
不过，融资并非DeepSeek一家的选择 。一位不愿具名的头部大模型公司产品负责人向《中国企业家》坦言 ，“现在做模型的都在亏钱 ，而且比以往都不是一个量级的亏。”他的判断映射了一个行业现实，即便在涨价潮之下，大模型公司的亏损仍在扩大 ，只是速度有所放缓 。但“大家又不想放弃这个看得见的未来 ，所以本来不想上市的也都要靠上市活下去 ” 。
无论如何，“涨价 ”带来的现金流改善 ，将直接回应投资方对商业可持续性的关切。毕竟 ，此前DeepSeek的API业务长期亏损运营，依赖融资输血 。
更深层的变化 ，在于行业定价体系的重新锚定 。
过去两年 ，DeepSeek的定价被市场视为“价格屠夫”策略，极大压缩了国内竞品的利润空间。只要它维持“地板价 ” ，其他厂商便不敢大幅上调价格。如今DeepSeek退出价格战 ，释放的定价空间将让整个行业受益 。
高盛在近期研报中也指出，国内AI模型需求持续旺盛 ，算力资源趋紧 ，行业竞争正从激进的价格战，逐步回归更理性的定价框架 。
不过，DeepSeek的核心竞争力建立在“极致性价比 ”之上。当价格优势不再“极致” ，开发者是否愿意为同等技术支付更高价格？
长远来看 ，算力短缺、高端芯片禁运、成本压力，三者交织 ，依然是DeepSeek商业化路上的难解方程 。
今年7月 ，据报道，DeepSeek已秘密启动自研AI芯片项目 ，方向聚焦推理芯片 ，以降低对外部供应商的依赖，并大幅压降算力成本 。有分析指出 ，DeepSeek做推理芯片的真正威胁 ，在于“在采购谈判桌上多一个选项 ”，哪怕这个选项还处于早期阶段。
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