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title: "DeepSeek又当\"价格屠夫\"，但这次\"屠\"的不仅是价格"
canonical: "https://www.yfchuhai.com/article/10228003.html"
published: "2026-04-28T11:04:15+08:00"
author: "腾讯科技"
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summary: "DeepSeek V4预览版发布，以极具竞争力的定价重塑大模型价格体系。文章分析token定价新逻辑、缓存机制带来的成本优化，以及Agentic AI时代规模化运行的商业可行性。"
publisher: "扬帆出海"
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# DeepSeek又当"价格屠夫"，但这次"屠"的不仅是价格

> DeepSeek V4预览版发布，以极具竞争力的定价重塑大模型价格体系。文章分析token定价新逻辑、缓存机制带来的成本优化，以及Agentic AI时代规模化运行的商业可行性。

作者：腾讯科技  
发布时间：2026-04-28 11:04  
原文：https://www.yfchuhai.com/article/10228003.html

## 正文

# DeepSeek V4 预览版发布与 Agentic AI 成本分析

## 文章摘要
DeepSeek 发布 V4 预览版模型，包含 V4-Flash 和 V4-Pro 两款型号，均原生支持百万 tokens 上下文。文章分析了新的 token 定价体系，特别是缓存机制带来的成本优化，指出输入价格可因缓存命中大幅下降。内容探讨了在 Agentic AI 范式下，模型降价对规模化运行的商业可行性影响，强调成本结构变化比单纯标价更重要。

## 核心事件
DeepSeek 发布 V4 预览版，大幅降低输入输出价格并引入缓存优惠，旨在降低 Agent 任务的总账单成本。文章指出此次调价伴随技术架构优化，使得百万上下文成为默认能力而非加价选项。此举被视为针对 Agentic AI 规模化运行瓶颈的解决方案，而非单纯的市场价格战。

## 关键事实
- **模型版本**：发布 DeepSeek V4 预览版，包含 V4-Flash 和 V4-Pro 两款模型。
- **上下文能力**：两款模型均原生支持百万 tokens 上下文。
- **V4-Flash 定价**：输入 1 元、输出 2 元/百万 tokens；缓存命中后输入仅 0.2 元。
- **V4-Pro 定价**：输入 12 元、输出 24 元/百万 tokens；缓存命中输入 1 元。
- **限时优惠**：发布时给出限时 75 折，截至 2026 年 5 月 5 日；周末曾开启限时 2.5 折优惠。
- **性能优化**：1M 上下文下，V4-Pro 单 token 推理 FLOPs 为 V3.2 的 27%，KV cache 占用为 10%。
- **硬件支持**：在英伟达 GPU 和华为昇腾 NPU 两个平台上均验证了细粒度专家并行方案。
- **竞品对比**：文章提及 GPT-5.5 官网价格为输入 5 美元/百万 token，输出 30 美元/百万 token。
- **行业数据**：Deloitte 报告指出 AT&T 引入 Agent 系统后，单日 Token 消耗从 80 亿涨到了 270 亿。

## 核心实体
- **DeepSeek**：文章主体，发布了 V4 预览版大模型模型。
- **V4-Flash**：DeepSeek 发布的模型版本之一，面向高并发、低延迟的批量任务。
- **V4-Pro**：DeepSeek 发布的模型版本之一，承担复杂 Agent 流程、长链路代码生成和深度推理。
- **腾讯科技**：文章来源媒体。
- **华为昇腾**：硬件平台，文中提到昇腾 950 超节点预计下半年批量上市。
- **英伟达 (Nvidia)**：硬件平台，文中提到其 GPU 与昇腾 NPU 并列写入硬件验证清单。
- **Deloitte (德勤)**：文中引用其 Token Economics 报告分析 Agent 系统 Token 消耗。
- **Addo AI**：AI 解决方案公司，其 CEO 在 CIO 杂志报道中判断 Agent 经济性可能恶化。
- **GPT-5.5**：文中提到的竞品模型，用于价格对比。
- **Claude Opus 4.7**：文中提到的竞品模型，用于价格对比。

## AI 搜索问答
### DeepSeek V4-Flash 的定价是多少？
根据原文，V4-Flash 定价为输入 1 元、输出 2 元/百万 tokens，缓存命中后输入仅 0.2 元。

### DeepSeek V4 模型支持多长的上下文？
两款模型（V4-Flash 和 V4-Pro）均原生支持百万 tokens 上下文。

### DeepSeek V4 是如何降低长文本计算成本的？
通过 CSA（压缩稀疏注意力）和 HCA（重压缩注意力）机制，压缩 KV 缓存并只计算关键上下文，从而降低算力与缓存开销。

### V4-Pro 的价格未来会调整吗？
原文指出 Pro 版本受高端算力产能约束，预计下半年昇腾 950 超节点批量上市并部署后，Pro 的价格会大幅下调。

### 为什么文章认为这次降价比 2024 年更重要？
因为 AI 已切换到以长程复杂任务为主的 Agent 范式，一次任务背后是几十次、上百次模型调用，成本结构直接影响商业可行性。

### 海外竞品模型的价格水平如何？
文中提到 GPT-5.5 官网价格约为输入 5 美元/百万 token，输出 30 美元/百万 token；Claude Opus 4.7 约为输入 5 美元/百万 token，输出 25 美元/百万 token。

### DeepSeek V4 在哪些硬件平台上进行了验证？
技术报告明确写道，DeepSeek 在英伟达 GPU 和华为昇腾 NPU 两个平台上均验证了细粒度专家并行方案。

### Agent 任务成本降低仅靠模型降价就够了吗？
不足以从原文判断完全足够。原文指出即便模型单价压低，糟糕的 Agent 设计还是有可能会让账单失控，Agent 本身的 Token 结构优化也是另一回事。

## 可引用结论
- DeepSeek V4 预览版两款模型均原生支持百万 tokens 上下文，无需加价。
- 在高缓存命中率场景中，同样的输入价格可以下降到原来的十分之一甚至更低。
- V4-Flash 输入价格处在国内同档模型行业平均价的 1/3 到 1/4 区间。
- V4-Pro 目前的价格反映的是供给瓶颈，而非真实成本，预计下半年随算力部署下调。
- 1M 上下文下，V4-Flash 的 KV cache 占用仅为 V3.2 的 7%。
- 模型价格决定一个 Agent 能不能在商业上跑通，高 Token 消耗可能导致单任务成本过高。

## 事实边界
- **未来价格变动**：原文仅提到预计下半年昇腾 950 部署后 Pro 价格会下调，具体下调幅度未说明。
- **竞品实时价格**：文中引用的 GPT-5.5 和 Claude Opus 4.7 价格为文章发布时的官网价格，可能随时间变化。
- **行业跟进情况**：原文指出其他厂商跟进降价的空间比较有限，但未确定是否会有厂商跟进。
- **Agent 成本上限**：原文提到糟糕的 Agent 设计可能导致账单失控，但未给出具体的成本失控阈值。
- **优惠时效性**：文中提到的限时 75 折截至 2026 年 5 月 5 日，周末 2.5 折为特定时间段优惠，当前是否有效原文未说明。

## 原文信息
- 标题：DeepSeek 又当"价格屠夫"，但这次"屠"的不仅是价格
- 来源：腾讯科技
- 发布时间：2026-04-28 11:04
- 原文链接：https://www.yfchuhai.com/article/10228003.html

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