漲價是DeepSeek的原罪？

可以不強，但是不能貴？“我能接受DeepSeek V4 Pro的性能稍差，但不能接受DeepSeek漲價。”一名開源社區程序員這樣評價DeepSeek的漲價。DeepSeek留給市場最鮮明的印象，是用遠低於主流模型的價格，提供接近第一梯隊的能力。用戶可以容忍它偶爾答錯、工具調用不穩定，因為極強的性價比足以覆蓋這些小缺點。這次漲價動搖了這份默契。8月17日，DeepSeek V4 Pro和V4 Flash的新價格正式生效。V4 Pro峰時緩存命中價格從每百萬Token 0.003625美元提高到0.044美元，價格變為原來的12.14倍；輸出價格從0.87美元提高到3.96美元，變為4.55倍。

V4 Flash峰時輸出也從0.28美元提高到1.32美元，變為4.71倍。DeepSeek同時引入峰谷定價，谷時價格為峰時的一半。官方劃定的峰時為UTC時間1時至4時、6時至10時，換算成北京時間，正好覆蓋上午9時至12時和下午2時至6時，也就是國內企業和開發者最集中的工作時間。一條評論在社區流傳：“DeepSeek可以不強，但是不能貴，貴就是原罪。” “原罪”是一種情緒化說法，卻準確點出了DeepSeek面對的商業難題。如果甩掉深入骨髓的“性價比”標籤，開發者是否真的能接受？Token價格上漲之後，它完成一項任務的綜合成本要提升多少？上游價格調整之後，最先做出反應的已經是模型訂閱平臺。

OpenCode披露，一次典型V4 Flash請求包含410個新增輸入Token、7.13萬個緩存Token和310個輸出Token。按此計算，調價前每次請求約需0.000344美元；新價格機制下，谷時約0.000794美元，峰時約0.001588美元，分別變為原來的2.31倍和4.62倍。OpenCode Go的五小時額度仍為12美元。假設請求結構不變，調價前理論上可完成約3.49萬次請求，峰時新價格下約為7600次，減少約78%。社區裡還出現過“從6.33萬次減少到3800次、縮水94%”的說法。這個口徑同時採用了臨時雙倍促銷額度和平臺早期顯示值，會誇大常態額度的變化。但按照3.

165萬次和最新7600次計算，約減少四分之三，衝擊依然足夠明顯。從價格傳導的角度來看，上游價格表的改動，會逐漸影響下游重新分配模型、額度和毛利。圖：驚濤駭浪中半潛的鯨 由AI生成 01 同一個DeepSeek，五種價格 要理解這次漲價的影響，首先要釐清DeepSeek的銷售渠道。最直接的渠道是官方API，用戶按照緩存命中、普通輸入和輸出Token付費，並接受峰、谷價格。DeepSeek網頁和App承擔消費者入口，但開發者、Agent平臺和企業應用的邊際成本，主要由API價格決定。第二類渠道是OpenRouter等模型聚合平臺。

OpenRouter將同一個模型接入多家推理服務商，用戶可以在價格、生成速度和可用性之間選擇，平臺也可以自動路由。第三類是雲平臺。這裡可能同時存在原廠API轉售、雲廠商自行部署、區域節點、企業折扣、包量套餐和積分計劃。第四類是OpenCode Go一類的訂閱服務。用戶支付固定月費，平臺在後臺承擔模型採購、路由和成本波動。第五類是自行部署開放權重。此時用戶不再按Token向DeepSeek付費，成本轉化為GPU租金、量化精度、推理框架、吞吐率和運維投入。這些渠道共同造成了一個看似矛盾的現象：DeepSeek官方漲價，不代表市場上所有DeepSeek服務會在同一天、按照同一幅度上漲。

截至8月18日，Deepseek V4 Pro 0813已經接入11家服務商。多數線路的普通輸入和輸出價格集中在每百萬Token 1.32美元和3.96美元，GMICloud折後最低為1.218美元和2.436美元，阿里雲國際最高為1.452美元和4.356美元。相比普通輸入和輸出，緩存價格差異更大，從0.044美元到0.44美元，相差10倍。各線路的典型生成速度差異明顯，中位數從每秒約28個Token到97個Token不等。新版模型上線數日內，服務商數量從早期的三家迅速增加至12家，說明第三方推理供給正在快速跟進。

不過，目前大多數線路的普通輸入和輸出價格已經向DeepSeek官方峰時價格靠攏，明顯的價差主要集中在限時折扣、緩存價格、生成速度和服務可用性上。這也是第三方託管可能出現短期套利空間的原因。官方價格調整後，自建算力的服務商可以暫時維持舊價格，也可以通過量化和提高GPU利用率壓低報價。問題在於，低價線路仍要接受四項檢驗：生成速度是否穩定、峰值流量下是否可用、量化後能力是否下降，以及它提供的究竟是不是最新模型版本。02 DeepSeek還有性價比嗎？DeepSeek的新價格生效前後，競爭對手正在向相反方向行動。

單看Token價格，DeepSeek Flash在峰時已經失去部分優勢：普通輸入為每百萬Token 0.44美元，是Luna的2.2倍；輸出為1.32美元，比Luna高10%；緩存讀取為0.014美元，仍比Luna低30%。到了谷時，V4 Flash普通輸入為0.22美元，只比Luna高10%；輸出為0.66美元，比Luna低45%；緩存讀取為0.007美元，比Luna低65%。這意味著，緩存較少、輸入內容經常變化的應用，在峰時使用Luna可能更便宜；大量複用上下文的代碼Agent，V4 Flash仍有機會保留優勢。

按照OpenCode披露的典型Flash請求計算，每次請求包含410個新增輸入Token、7.13萬個緩存Token和310個輸出Token。調價前，這次請求約需0.000344美元；調價後谷時約需0.000794美元，變為原來的2.31倍；峰時約需0.001588美元，變為4.62倍。如果讓Luna處理完全相同數量的Token，成本約為0.00188美元。在這個緩存量遠高於新增輸入的例子中，V4 Flash峰時仍比Luna便宜約15.5%。臨界條件也可以計算出來：V4 Flash要在峰時保持成本低於Luna，緩存Token數量需要大於“新增輸入的40倍，加上輸出的20倍”。

一旦達不到這個比例，Luna的Token成本更低。不過，固定Token結構只能回答一次調用的賬單，無法判斷完成同一項工作需要消耗多少Token、調用多少次工具或者經歷多少次重試。開源軟件工程任務評測項目DRadar提供了另一層觀察。它將Sol、Terra、Luna、DeepSeek V4 Flash和V4 Pro放入真實軟件工程任務，通過不同推理強度下的任務表現和實際消耗，計算“綜合成本—能力”位置。漲價前，V4 Flash的低推理檔和V4 Pro High仍佔據部分性價比前沿，其中V4 Pro High能夠以明顯低於Sol和Terra的成本，取得接近高能力檔位的結果。

DeepSeek漲價後，模型得分沒有變化，綜合成本座標卻明顯右移。即使按照谷時價格計算，V4 Flash的多個檔位也開始被Luna以更低成本和更高能力覆蓋；V4 Pro High則移動到Sol、Terra的成本區間，能力沒有形成相應領先。到了峰時，這種擠壓更加明顯：中等能力任務更容易落入Luna的優勢區間，接近高能力檔位的任務則需要重新比較Sol和Terra。按照DRadar這組真實軟件工程任務的結果，DeepSeek漲價後基本退出了原有的綜合成本—能力前沿。V4 Pro面臨的壓力更直接。無論峰時還是谷時，其普通輸入、緩存輸入和輸出價格都高於Luna。

它需要依靠更高的任務成功率、更少的重試和更穩定的工具執行，證明自己在每次成功任務上的投入仍然合理。圖：DRadar開源項目測算的漲價前後綜合成本對比 03 誰最先為DeepSeek漲價買單？漲價最先會影響到誰？Token Plan運營商已經成為這次漲價最直接的傳導層。這類平臺通常向用戶收取固定月費，再通過批量採購、包銷GPU、緩存優化和用戶使用率差異，把10美元訂閱封裝成價值數十美元的模型用量。OpenCode Go每月訂閱價格為10美元，平臺希望通過批量折扣和預留GPU容量，為用戶提供最高約60美元、相當於訂閱費六倍的模型用量。但這一倍率並不適用於所有模型。

對於暫時無法獲得採購折扣、也難以通過自行託管降低成本的模型，OpenCode只能壓低相應的使用價值。DeepSeek漲價後，這種差異已經反映在額度表中。OpenCode為V4 Flash配置的套餐使用價值為30美元，V4 Pro只有15美元，均未達到部分成熟模型可獲得的60美元。按照平臺觀察到的典型請求結構，在每五小時12美元的使用上限內，V4 Flash預計可以完成約7600次請求，V4 Pro約為1050次。固定月費沒有變化，上游價格壓力被轉化成了更低的使用倍率和更少的估算調用次數。作為參照，同一計劃中，GPT-5.

6 Luna每五小時約可完成2050次請求，MiniMax M3約3200次，Hy3約4300次，MiMo-V2.5則達到3.01萬次。不同模型的輸入長度、緩存量和輸出量並不相同，這些數字不能用於比較單次任務的真實成本。它們能夠說明的是，在固定訂閱模式下，平臺會根據採購價格和託管成本重新分配模型額度，DeepSeek漲價最終由訂閱用戶以可用量減少的方式承擔。圖：在OpenCode社區，一名用戶以“Bye bye OpenCode Go”為題討論Flash價格變化，評論中有人提醒取消訂閱，也有人表示“已經不值得”。

面向多模型重度用戶、規模相對較小的Cola Token Plan也表示，按照自身流量結構測算，DeepSeek的綜合成本增加約3至6倍，隨後將Flash和Lite的套餐消耗標準整體調整到此前約三倍，並準備重新設計模型組合。第二批承受壓力的是薄毛利AI應用。寫作、翻譯、客服和知識庫產品通常採用固定訂閱，很難在上游漲價當天同步向用戶提價。模型路由、上下文壓縮、峰谷調度和限制重度用戶，都會成為維持毛利率的工具。第三批是Agent平臺。Agent需要重複讀取上下文、調用工具、檢查結果和處理失敗。一次看似簡單的任務可能產生數十輪模型調用。只要其中一個環節不穩定，Token價格優勢就可能被重試成本抵消。

DeepSeek的價格畫風轉向有點急。今年5月，DeepSeek將V4 Pro的75%促銷折扣轉為長期價格。調整後的普通輸入和輸出分別約為每百萬Token 0.435美元和0.87美元。當時，能力接近的模型貴出數倍甚至一個數量級，價格接近的模型又存在明顯能力差距。社區由此如此形容DeepSeek的價格，如果一個模型如果沒有顯著超過DeepSeek，就很難解釋自己為什麼貴那麼多，這也形成了一條隱形的線。但是8月17日之後，這條線被DeepSeek自己抬高了。Flash仍有機會依靠緩存和谷時價格守住大量調用，Pro開始進入一個更加嚴苛的競爭區間。

開發者會把它與Luna、GLM、Kimi和其他開放模型逐項比較，模型在推理、工具調用和代碼能力上的小幅差距，也會被重新放大。在價格優勢之外，DeepSeek還擁有開放權重、百萬Token上下文、中文能力和較高的開發者認知。新版V4 Pro也在多項Agent評測中明顯超過Flash。問題在於，這些優勢能否支持數倍於舊價格的賬單。DeepSeek給出的另一個答案，是Harness。04 “運行時”競爭 DeepSeek Harness的核心設計可以概括為“一切皆插件”。模型、工具、技能、會話、沙箱、存儲、Agent循環、任務調度和用戶界面，都能被加載、卸載或替換。

開發者可以增加工具、更換模型供應商、重寫記憶方式，也可以改造整個Agent循環。模型在這套架構中只是一個組件。推出Harness之後，DeepSeek開始進入模型與真實工作之間的執行層。截至8月18日，DeepSeek Harness在GitHub已獲得約15.3萬Star和1.6萬Fork，顯示出極強的社區號召力。DeepSeek在官方README中鼓勵開發者使用dsh-plugin標籤發佈插件，社區隨後建立了插件目錄和插件市場，開始提供桌面客戶端、文件工作臺、任務看板、模型切換、MCP管理、會話恢復、緩存統計和費用監控等功能。

還有開發者討論插件註冊規範、兼容性檢查和dsh doctor診斷工具。這些項目的質量仍然參差不齊，至少說明“一切皆插件”降低了參與門檻。對DeepSeek而言，這有機會形成模型、插件和真實任務相互推動的反饋循環，也為未來的託管運行時、企業SLA、安全審計和插件認證留下商業空間。與此同時，也出現了不少批判性評價。DeepSeek在項目首頁用大寫字母提醒，後續“會出現破壞兼容性的變化”。這意味著現有部署在升級後可能需要重新適配。對於開發者預覽版，這是正常的風險說明；但如果企業希望進行私有化部署，它表明dsh尚未形成穩定的生產標準。

一名開發者評價：“一個沒有在市場上打磨的Harness，很難效果好，不是針對DeepSeek，任何一家都一樣。”Agent運行時需要面對複雜環境，許多問題只有在大量真實任務中才會暴露。社區已經發現了一些具體問題。一名開發者發現，Harness極簡模式執行pwd、ls等毫秒級命令時，啟動需要約3.5秒，第一條命令有時要等待7秒。檢查代碼後，最終發現底層終端等待的是dsh>提示符，上層持久化Shell插件卻使用了另一個字符串。兩層程序無法確認Shell已經準備完成，只能等到超時。修改兩處代碼後，該開發者稱命令延遲從約3600毫秒降至158毫秒，並向官方提交了修復分支。

這個案例說明了一個普遍問題：Agent的成本還包括工具等待、失敗重試和額外上下文。一個很小的運行時錯誤，就可能消耗掉模型在Token價格上節省的成本。還有開發者認為，如果DeepSeek先依靠低價Flash擴大Harness的使用規模，就能更快獲得Bug報告、失敗軌跡和插件適配經驗。API漲價提高了使用deepseek模型試用harnesss的成本，可能拖慢這一過程。甚至有人提出，能否在DeepSeek Harness中接入Luna的訂閱，因為Luna更便宜。這暴露了插件架構的另一面：Harness可以幫助DeepSeek建立Agent入口，也讓用戶更容易替換DeepSeek模型。

運行時獲得開發者，並不保證調用量最終留在DeepSeek。在一個“一切皆插件”的世界裡，每個入口，也都是出口。Harness可以把更多任務帶給DeepSeek，也可以成為開發者切換到其他模型的舷梯。因此，deepseek harness的生態意義已經出現，商業價值還要打個問號。DeepSeek為什麼要大幅漲價？DeepSeek給出的官方理由是“更合理地配置資源、提升服務穩定性”，但這隻能解釋峰谷差價，無法完整解釋此次漲價。有人猜測是算力趨緊，有人認為它在結束推廣期定價，也有人把這看作DeepSeek開始測試自己的品牌溢價和商業化能力。

漲價之後的DeepSeek，還是原來的那個DeepSeek嗎？