DeepSeek V4正式版定档7月中旬，大模型首次引入“峰谷电价”

AI算力也要分时计价了。DeepSeek这一刀，砍向了开发者的“上班时间”。

6月29日，DeepSeek团队正式官宣：DeepSeek V4正式版计划于7月中旬上线。与此同时，API定价策略将迎来一项行业首创的变革——峰谷定价机制。

这是国内大模型厂商首次将电力行业的“峰谷电价”模式引入AI算力服务。

一、什么叫“峰谷定价”？

简单说：高峰时段调用API，价格翻倍；其余时段维持原价。

根据官方公布的价格表，每天的高峰时段为上午9:00至12:00、下午2:00至6:00（北京时间）——几乎覆盖了国内开发者和企业用户最主要的办公时间。其余时间均按平时价格计费，与现行V4 API定价保持一致。

具体来看，V4 Pro的定价如下：

• 百万tokens输入（缓存命中）：平时0.025元 → 高峰0.05元

• 百万tokens输入（缓存未命中）：平时3元 → 高峰6元

• 百万tokens输出：平时6元 → 高峰12元

V4 Flash价格更低：

• 百万tokens输入（缓存命中）：平时0.02元 → 高峰0.04元

• 百万tokens输入（缓存未命中）：平时1元 → 高峰2元

• 百万tokens输出：平时2元 → 高峰4元

这意味着，DeepSeek V4正式版并未整体涨价，但如果开发者选择在办公时间调用API，成本将直接翻倍。

DeepSeek表示，在实际定价调整前将提前24小时通过邮件通知用户。如用户在计费调整后继续使用服务，则代表已同意新的计费方式。

二、V4正式版到底升级了什么？

峰谷定价之外，V4正式版本身也有实质性升级。

V4系列延续了此前的双版本策略：

• V4 Pro（旗舰版）：总参数1.6万亿、激活参数490亿，定位高性能，适合处理复杂任务

• V4 Flash（轻量版）：总参数2840亿、激活参数130亿，主打快捷、经济

两个版本均原生支持100万token的超长上下文，并采用MIT开源协议，开发者可免费商用与二次开发。

技术层面，V4系列最大的亮点在于全新的注意力机制——它在token维度进行压缩，并结合DSA稀疏注意力方案。在百万token场景下，推理计算量仅为前代V3.2的约27%，显存占用低至10%。

就在官宣前两天（6月27日），DeepSeek还联合北京大学发布了推理加速框架DSpark，并同步开源全栈推测性解码工具链DeepSpec。实测显示，DSpark部署后V4-Flash单用户生成速度提升60%至85%，V4-Pro提升57%至78%。

值得一提的细节是：DSpark的论文由公司创始人梁文锋本人署名。这在此前DeepSeek的对外技术发布中并不常见，也侧面说明这项技术突破的分量。

三、开发者怎么看？有人骂，有人理解

消息发布后，开发者社区反应两极。

不满的一方认为：高峰时段覆盖了几乎所有工作时间，“意味着大部分用DeepSeek V4办公或者编程的用户，实际使用时价格就是翻倍了”。有开发者直言，这一时间划分对国内用户“并不友好”。

理解的一方则认为：DeepSeek目前的定价本身已处于行业极低水平，即便高峰时段涨价至2倍，整体成本仍具有竞争力。一位长期使用DeepSeek API的开发者表示：“真正关键的不是价格，而是V4正式版的能力升级幅度。”

也有开发者看到了更深层的行业信号——AI云服务正在走向成熟。算力不再统一一口价，Token越来越像“电费”一样按使用时段计价。峰谷定价会倒逼开发者做缓存和任务调度，更多批量任务将被调度至低谷时段运行，任务编排能力将成为开发者控制成本的新竞争力。

四、为什么要这么做？算力不够用了

峰谷定价的本质，是用价格杠杆引导需求，缓解高峰时段的算力压力。

随着大模型用户量和调用量爆发式增长，算力资源的峰谷矛盾日益突出。白天办公时段调用密集，深夜和周末相对空闲。与其无限扩容（成本极高），不如通过价格引导用户错峰使用。

DeepSeek在公告中也明确表示，此举是为了“更合理地分配算力资源、提升服务稳定性”。

此外，官方此前表示，待下半年昇腾950批量上市后，Pro版本价格还将进一步大幅下调。届时国产算力供应链的完善，可能为DeepSeek带来更大的定价空间。

写在最后

从“2.5折限时优惠”到“永久降价”，再到“峰谷定价”——DeepSeek正在探索一条兼顾规模扩张与商业可持续的道路。

峰谷定价能否被开发者接受，取决于两件事：V4正式版的能力升级是否足够硬，以及国产算力（昇腾950）能否如期降低推理成本。

如果答案是肯定的，DeepSeek这套“弹性定价”模式，很可能成为国产大模型商业化的一个参考样本。

参考来源：DeepSeek官方公告、快科技、环球网、太平洋科技、第一财经、财联社、界面新闻、华尔街见闻。

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