DeepSeek 之于大模型黑龙江泡沫板专用胶厂家，就像之于奶茶。你不纠结价比，因为它的本事你挑不出毛病，你的钱包它也从不为难。

近，DeepSeek 官宣布，DeepSeek-V4-Pro 模型 API 将降价。同时，DeepSeek 表示，API 已完成输出提速与服务扩容，速度快，服务稳定，默认支持 500 并发，企业用户可以在线申请并发。

发布模型，再给出折扣，接着降低缓存命中价格，后把临时优惠变成长期价格。大模型 API 的价格基准正在被重新改写，而低价模型背后的下站，很可能是 Agent。

DeepSeek 降价，梁文锋把 Token 价格骨折了

让我们先来简单梳理下 DeepSeek 的降价时间线：

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4 月 24 日，DeepSeek V4 预览版正式发布。

4 月 25 日，DeepSeek 宣布 V4-Pro 开启 2.5 折优惠。

4 月 26 日，DeepSeek 宣布缓存命中价格调整为发价的十分之。

4 月 28 日，DeepSeek 宣布 V4-Pro 的 2.5 折优惠延期至 5 月 31 日。

5 月 22 日，DeepSeek 宣布 V4-Pro 降价为原价的四分之。

时间线的关键之处，在于临时折扣变成了降价。调整之后，DeepSeek-V4-Pro 输入缓存命中价格从 0.1 元每百万 Tokens 降至 0.025 元，输入缓存未命中价格从 12 元每百万 Tokens 降至 3 元；

输出价格从 24 元每百万 Tokens 降至 6 元。叠加默认 500 并发和服务提速后，官 API 对开发者和企业的吸引力进步提。

https://api-docs.deepseek.com/zh-cn/quick\\_start/pricing

而价格下调直接的影响，是把任务成本到开发者决策的前端。

在代码场景里，次任务可能要读取项目文件、分析日志、多轮修改、反复运行测试，Tokens 消耗很容易放大。

长上下文、代码库分析、批量重构、自动测试、Agent 多轮执行这些消耗场景，开始接近个人开发者和小团队的预范围。

过去，开发者选择 Claude、OpenAI 或 Gemini，主要看模型能力、稳定、生态和使用习惯。DeepSeek 骨折的降价，也意味着在对的价比面前，开发者使用习惯也是可以轻易改变的。

顺着这条线，DeepSeek 贯的市场角也清楚了：用低价、开源和强理能力，持续建立大模型市场的价格优势。对国内模型厂商来说，V4-Pro 降价相当于重新划了条 API 定价线。

智谱、MiniMax、月之暗面这类同样依赖 API 收费、又面向开发者和企业客户的模型，压力可想而知。反观 Claude、OpenAI、Gemini 等海外头部模型，由于市场、客户结构和生态位置不同，短期冲击则相对有限。

但如果 DeepSeek 后续出类似 Claude Code 的编码工具黑龙江泡沫板专用胶厂家，再用低 token 成本支撑频调用，价格敏感的开发者群体会容易被吸引过来。

梁文锋此前对 DeepSeek 定价哲学的解释，也能放到今天理解。

早在 2024 年 DeepSeek V2 降价时，梁文锋就提到，DeepSeek 只是按照自己的节奏做事，核成本后定价，原则是不贴钱，也不赚取暴利。他还说，降价部分来自下代模型结构探索带来的成本下降，另部分原因是 API 和 AI 都应该是普惠的、人人用得起的东西。

比起把 API 当成毛利收费入口，DeepSeek 则像是在用过硬的 Infra 实力压低理成本，再用低价吸引开发者、应用和下游生态进入自己的轨道。

X 平台博主 @bookwormengr 近在篇题为《DeepSeek's 10 trillion USD grand strategy（DeepSeek 的十万亿美元棋局）》的长文中，给出了个激进的解释。

他认为，DeepSeek 的真正目标未是和智谱、月之暗面、MiniMax 竞争，也不是急着补齐多模态、语音、这些产品线，而是通过持续降低训练和理的资源需求，动套便宜、分散的 AI 硬件生态成形。

在他看来，DeepSeek 的长期价值不只在模型本身，而在于让多国产存储、GPU、ASIC、网络芯片和异构硬件进入大模型训练与理体系。

这个判断未能兑现，但它解释了 DeepSeek 系列选择背后的向：

MoE、MLA、DSA、GRPO、RLVR、KV Cache 压缩、Dual Path、TileLang，表面上看是模型架构和理工程优化，往处看，都是在降低对端 HBM、顶 GPU 和 CUDA 生态的依赖。

系列降价公告里，值得关注的不只是输出价格下降，还有缓存命中价格下降。

在大模型理过程中，KV Cache 是个关键成本项。模型处理长上下文时，需要把历史 tokens 对应的 Key 和 Value 存起来，后续生成时反复使用。上下文越长，需要保存和读取的缓存越多，对显存、带宽和存储系统的压力也越大。

普通聊天里，缓存压力不定明显，但在进入代码、长文档和 Agent 任务后，保温护角专用胶成本结构会迅速变化。@bookwormengr 在长文里门了笔 KV Cache 账。

他以 100 万 tokens 上下文、8 bit KV 精度和 16 bit 索引精度为前提，估 DeepSeek V4 只需要约 5.48GB HBM，而 GLM5 约为 60GB，Qwen3-235B-A22B 约为 89GB。

长上下文和 Agent 任务真正贵的地，不只是模型生成本身，还有缓存、显存、带宽和重复上下文搬运。

个 Code Agent 处理项目时，可能要反复读取同个代码库结构、同批文件、同段任务历史、同套系统提示词和同批测试日志。若每轮都按完整上下文重新计费，长任务很快会变贵。缓存命中价格下降后，重复上下文的成本会明显变低。

DeepSeek 近年来在 MoE 架构、长上下文、KV Cache 压缩和理率上持续投入的表现有目共睹。降价是技术迭代后的然结果，也将搅动 AI 编程市场格局。

为什么须做版「Claude Code」？

先被牵动的，是 AI 编程工具的订阅模式。

市面主流 AI 编程工具均出 Coding Plan 月付订阅，为用户提供代码补全、模型调用、Agent 执行等权益。在轻量化补全时代，单次调用消耗低。

但 AI 编程已从单次补全迭代为全流程 Agent 自动化编码，模型可立完成代码修改、测试运行、报错修复，单次任务 Token 消耗大幅提升。

当底层 API 又同时大幅降价，Coding Plan 也须找到新的支撑点。这个支撑点，可能落在工程能力上——比如能不能好地读懂项目结构，能不能选择上下文，能不能控制 tokens 消耗，能不能稳定修改代码，能不能处理 Git、终端、CI/CD，能不能在企业环境里管理权限和审计记录？

同样要重新定位的，还有 API 中转站。对个人开发者来说，便宜和好用仍然重要。但对企业来说，稳定、可审计、可控、可迁移重要。

沿着这个逻辑继续看，Coding Plan 和中转站的改变只是表层。低价之后值得追问的，是开发者入口究竟掌握在谁手里。

Google CEO Sundar Pichai 近接受了《Hard Fork》采访，他次公开承认，Google 在文本、多模态、语音、理和整体智能上都很有竞争力，但在 agentic coding 这类能力上，尤其是工具调用、指令跟随和长周期任务，目前还有差距。

他还提到，关键的是把模型放到真实世界里使用，让数据回流，继续迭代。Pichai 特别说到，coding 是个需要接触 data flows（数据流）的域。

终端工具能看到开发者如何提出任务，如何追问，什么时候接受建议，什么时候放弃，什么时候要求模型继续修复。它还可以通过测试结果、终端日志、文件变和 Git 提交，判断次 Agent 执行是否完成任务。这类数据，对 coding model 和 Agent 产品都非常有价值。

从公开招聘动作看，DeepSeek 近期围绕 Agent 的动作也变得密集。

我们也可以看到岗位里出现了 Agent 度学习法研究员、Agent 数据策略工程师、产品经理、研发工程师等角。关键的是，DeepSeek 资研究员陈德里直接发出招聘信息，提到要从开始构建 Code Harness。

如其所说，Model + Harness = Agent，在 Agent 产品中，模型负责理解和生成，Harness 负责把模型能力带入真实工程环境，相当于模型外面那套「执行系统」。

DeepSeek 版 Claude Code 不能只给开发者个对话框，而要给开发者个能持续执行任务的工程系统。

崔添翼加入 DeepSeek 后受到关注，也和 Code Agent 的工程属有关。

公开信息显示，崔添翼本科毕业于浙江大学计机系，曾因信息学竞赛保送浙大，6 次获得 ACM 亚洲区域赛金，之后在 Jane Street 工作 9 年，并联创立 TSY Capital。

Code Agent 的难点不只是生成代码，还要在真实项目里持续执行任务。量化交易系统长期强调低延迟、稳定、自动化执行和风险控制，这些经验放到 Agent Harness 上，至少在工程范式上是相通的。

而 Agent 工具的产品能力，不只包括写代码，也包括权限、审计、数据隔离和安全策略。

这反过来给 DeepSeek 这样的国产模型提供了机会。如果 DeepSeek 能把低成本模型、Code Harness、本地部署、企业权限控制结起来，它在政企、金融、制造、能源等对数据敏感的行业里，会有强的替代价值。

DeepSeek 做版 Claude Code 的逻辑也正在于此：低价 tokens 把多开发者吸引进来。低缓存价格让 Agent 任务运行成本下降。Code Harness 让模型进入开发环境。真实工作流又会反过来帮助 DeepSeek 改进模型和产品。

就像滚下坡的雪球，越滚越大，滚得越快。降价只是下山的把力，往后它会自己越滚越沉，谁也拦不住。

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