DeepSeek V4-Pro 发布及全新高峰/非高峰时段 API 定价

DeepSeek V4-Pro 发布带来生产力提升

The V4-Pro 模型现已在 Web/App 界面（通过“专家模式”）和 API 上全面可用。此次发布增加了实质性的智能体（agent）改进，一个可从低（简单任务）到最大（复杂任务）进行缩放的灵活 reasoning effort 设置，以及针对 Codex 集成优化的原生 OpenAI 兼容 Responses API。

全新高峰与非高峰 API 定价将于 2026 年 8 月 16 日生效

DeepSeek 宣布了其 V4 系列的两级定价方案：

高峰时段费率适用于高需求窗口期。
非高峰时段费率比高峰费率低 50%，鼓励用户在较便宜的时段进行工作负载调度。
变更将于 2026 年 8 月 16 日 16:00 UTC 生效。

定价倍数（根据社区提供的表格）

Model	Tier	Cache Hit	Cache Miss	Output
V4-Flash	Off-peak	$0.007	$0.22	$0.66
	Peak (×2)	$0.014	$0.33	$1.32
V4-Pro	Off-peak	$0.022	$0.66	$1.98
	Peak (×2)	$0.044	$0.99	$2.97
Peak Hours	01:00–04:00 UTC 和 06:00–10:00 UTC

“包含基于原价的倍数完整表格：DeepSeek-V4-Flash (off-peak, x2 for peak) … DeepSeek-V4-Pro (off-peak, x2 for peak) … 高峰时段：01:00–04:00 和 06:00–10:00 UTC，自 2026 年 8 月 16 日 16:00 (UTC) 起生效” – floppyd

为什么定价策略转变至关重要

成本优化：用户可以通过将非时间敏感的任务路由到非高峰时段，将 token 费用削减高达 50%。
全球需求模式：高峰时段与中国业务时间对齐，这意味着美国和欧洲用户通常可以从更便宜的非高峰时段中受益。
竞争格局：新费率使得 DeepSeek 的 V4-Flash 高峰价格为每百万 output tokens 1.32 美元，明显高于某些竞争对手（例如 OpenRouter 上的 $0.16/M）。这可能会促使用户转向更便宜的替代方案，或鼓励批量处理定价模型。

“我想这对于其他竞争对手来说是个好事。人们很少计算价格涨幅，但价格上涨的事实可能会让他们转向其他供应商。” – mateenah

社区反应与见解

地理位置影响：评论者指出，高峰时段对应于中国的工作时间，而非高峰时段则对应于美国/欧盟用户的正常工作时间，这实际上使 DeepSeek 对西方客户来说变得更便宜了。

“这实际上对美国客户非常有利，因为高峰时段是中国的工作时间，而便宜的时段是美国的正常工作时间。” – declan_roberts
定价透明度：用户要求明确的百分比变化；社区已重建了倍数关系，显示高峰期相对于非高峰期大约有 2× 涨幅。

“与价格上涨之前相比，通过 API 使用 V4-Flash 和 V4-Pro 的成本会贵多少？是 2 倍、5 倍还是 10 倍？” – alkonaut
自动化潜力：一些人建议构建机器人来延迟请求，以便在非高峰时段执行，从而最大限度地降低成本。

“如果现在能有一个机器人，能把查询延迟到便宜的时段……” – alexthedigger
与其他供应商的对比：一位用户指出 Baseten 的定价似乎比 DeepSeek 官方费率更低，尽管其可持续性尚不确定。

“现在 Baseten 的定价比官方的还要便宜？可能不会持续，这么有趣的事情发生。 ” – flakiness
经济学展望：几位评论者将 token 定价与电力等大宗商品进行类比，预测价格竞争和商品化趋势将持续。

“Tokens 将会像电力或长途电话分钟数一样，变成一种大宗商品/底部的竞争。” – alexpotato

给用户的实用建议

调度批量任务：将大型、对延迟不敏感的工作负载与非高峰时段（01:00–04:00 UTC, 06:00–10:00 UTC）对齐，以降低一半的成本。
监控 API 响应：目前，API 并不返回“服务层级”标志来指示高峰/非高峰计费；用户必须根据请求时间戳来推断。

“API 响应是否包含一个‘service tier’ 响应，用以指示给定请求是否按高峰/非高峰计费？” – hopfenspergerj
比较替代方案：对于成本敏感型项目，评估 OpenRouter, Baseten 或其他供应商，特别是如果高峰定价超过了预算约束。
自动化延迟：实现客户端逻辑或使用编排工具，将请求排队以在非高峰时段执行。

展望

DeepSeek 的分层定价反映了大型 LLM 推理行业向需求响应型定价的广泛趋势。虽然直接的效果是为非高峰时段使用提供了明确的成本激励，但除非 DeepSeek 引入额外的增值功能或进一步的价格调整，否则较高的高峰费率可能会加速用户向竞争对手的模型迁移。