涨价30倍仍是最便宜的模型，DeepSeek可能有这个底气

第三方平台OpenCode工程师 dax 近日发帖讨论了DeepSeek 即将涨价的事，他表示找到了即便是租赁 GPU，也能够复现其当前价格的方法。并且，他推测这次涨价很可能并不是因为 DeepSeek 现在“亏钱”，而更像是一种流量调控手段，因为当前服务负载已经过高，他们希望通过提高价格来压低需求、缓解过载。” Dax 的猜测与很多网友感受一致。“这波主要还是 V4 Flash 整体性价比过于爆炸了，导致 0731 以来东大西大两边都在猛蹬，服务器给蹬冒烟了，什么峰谷定价，不存在的好吧，你这边的谷刚好就是那边的峰，24 小时全是高峰。所以大模型领域，高智、低价和服务的稳定性目前来讲还是个不可能三角。”有网友在知乎上说道。 对于OpenCode可以维持DeepSeek当前价格的消息，有网友评价，“如果属实，那会有很大的意义，也会让外界重新审视 DeepSeek 那支一直被认为是‘传奇’的强大基础设施团队。” 随后，dax 透露这并不是他们自己团队复现的，而是与其正在合作的另一支团队做到的。OpenCode目前正在推动通过 OpenCode Go在中国以外的地区使用低价DeepSeek。 第三方Token更便宜，但花的钱仍比官方多 DeepSeek以低价著称，但同一款DeepSeek模型，在第三方平台的价格甚至可能比DeepSeek自己更便宜。 OpenRouter目前列出的DeepSeek V4 Flash 0423供应商数据显示，DeepInfra对该模型的输入和输出价格分别为每百万Token 0.09美元和0.18美元，而DeepSeek官方对应价格为0.14美元和0.28美元。按标价计算，DeepInfra大约只有DeepSeek官方价格的64%，便宜约36%。其他如GMICloud、百度千帆等第三方平台的报价同样低于DeepSeek官方。 价格对比表，来源：OpenRouter 不过需要注意的是，DeepInfra 当前明确标注自己的 V4-Flash 为 FP4，而 DeepSeek 官方开放的模型仓库里包含 BF16、FP8 等，官方 API 究竟采用什么精度、什么推理策略，并没有在价格页中完整公开。 DeepSeek 已经公开 V4-Flash 权重，许可证允许第三方使用、修改、再分发甚至商业销售。因此，第三方厂商实际上并不是像以 0.14美元买 DeepSeek API，再以 0.09美元亏本转卖的方式运营，它们可以直接下载权重，在自己的 GPU 或其他加速器集群上运行模型。 这与闭源的 GPT、Claude 完全不同。第三方要卖 Claude，本质上通常仍然要向 Anthropic、AWS Bedrock 或 Google Vertex 购买 Claude Token。但第三方卖 DeepSeek V4，可以自己生产 Token。 但把价格与官方打平甚至更低后，用户花的钱会更少吗？ 以OpenCode Go为例，其定位为面向开放模型的低成本AI编程订阅服务，首月价格5美元，之后为每月10美元，目前可以调用DeepSeek V4 Pro、DeepSeek V4 Flash、GLM-5.2、Kimi K3、MiMo-V2.5、MiniMax M3、Qwen3.8 Max等多款模型。OpenCode官方目前给出的限制为每5小时最多12美元使用额度、每周30美元、每月60美元。官方还表示对于大多数模型，希望通过批量采购和预留GPU容量等方式，让用户以10美元订阅获得最高约6倍的模型使用价值。 正是“10美元换60美元”让不少用户形成了一个直觉：既然OpenCode Go购买模型资源的实际折扣如此高，那么通过Go调用DeepSeek应该明显比直接购买DeepSeek API划算。 但事实并非如此。 一名开发者用真实AI Coding任务做了一次验证。他选取了一个包含100多个代码仓库的代码库，希望模型调查并理解其中某一特定领域的系统知识，然后同时打开两个终端，一个使用OpenCode Go，一个直接连接DeepSeek官方API，两边输入相同Prompt、执行相同代码调查任务。 按照其公布的测试结果，在多个短任务中，OpenCode Go显示的消费金额平均约为官方DeepSeek API的4倍；部分较长会话的差距超过10倍，也有少数任务只有约2倍。 这名开发者表示，他日常开发主要使用Claude和OpenAI订阅服务，每项月支出约100美元。DeepSeek V4发布后，他开始通过官方API把V4 Pro以及部分V4 Flash用于一些规模较小的代码调查、可观测性分析以及需要快速获得结果的任务，先让DeepSeek搜索代码、读取文件、梳理问题，得到满意结果后再生成笔记，随后把这些结果交给Claude或GPT完成正式开发。按照他的使用方式，即便进行大量工作，一个月的DeepSeek API支出仍然可以控制在10美元以内。 不过有网友指出，OpenCode Go界面里的“美元”与用户钱包里的美元，并不能直接画等号。其认为，Go 本质上是一个固定月费换取内部使用额度的订阅套餐，如果用户每月实际只支付10美元，那么界面显示消耗了数美元模型额度，并不意味着用户真的又支付了这笔钱。因此，将OpenCode显示的8美元额度消耗与DeepSeek API实际扣除的2美元直接比较，很可能夸大OpenCode Go的真实现金成本。但官方更便宜，确实是很多开发者的实际感受。 DeepSeek的低价护城河 “主要差异似乎出在缓存命中率上。”该开发者表示，“DeepSeek 官方 API 在缓存处理方面明显比 OpenCode Go 更好。会话持续得越久，OpenCode Go 累积的缓存未命中似乎就越多，最终成本被放大的倍数也会越来越高。” 最终他得出结论：对于短任务来说，OpenCode Go 可能依然很方便。但如果是更长的会话，尤其是多轮交互累计的模型运行时间超过大约5分钟，那么通过 OpenCode Go 使用 DeepSeek，最终支付的成本可能会明显高于直接调用官方 API。 该开发者还提到了一个细节：使用 GLM 时，他可以通过模型专属设置提高缓存命中率，这类设置有点类似于配置 temperature 或其他请求参数。具体来说，可以设置模型不要重写之前的消息，也不要删除前几轮中的推理内容。但是，OpenCode 并没有为 DeepSeek 暴露类似的模型设置。 对于Coding Agent，模型需要不断读取代码、调用工具、返回结果，然后将已经积累的大量上下文再次带入下一轮推理。如果历史Prompt能够被缓存，后续请求中的大量重复上下文就可以按照极低的Cache Hit价格计费；一旦Prompt前缀发生变化导致缓存失效，几十万甚至更多历史Token就可能重新按照普通输入价格处理。随着会话越来越长，这种差异会迅速放大。 这也是为什么现在单以“每百万Token多少钱”来衡量成本高低，正在变得越来越不准确。 在上面价格对比表中，真正值得注意的是 DeepSeek 官方的“0.0028 美元缓存价”，这是列表中的最低价格。如果能做到95%、99%的缓存命中，DeepSeek官方的 0.0028美元几乎