「极致的便宜」值得欢呼吗？或许，「稳定的平衡」才是行业发展的根本。
8 月 4 日，「DeepSeek 斩杀线」意外冲上微博热搜。V4 Flash 正式版依靠惊人的性价比，在全球 AI 大模型的「成本-性能」坐标系上划出了一条残酷的行业分水岭——比它贵的性能没它好，比它便宜的便宜没它快。开发者社区一片沸腾，话题还蔓延到了更广泛的用户群体中。
当 AI 世界的定价权似乎已经易主，所有人都为这种极致性价比喝彩时，两天后的 8 月 6 日，DeepSeek 在开放平台后台发布了一条简短的公告：「近期计划整体上调 DeepSeek API 服务的定价，预计涨幅较大，请用户提前规划使用。」
刚被行业定义为划定「斩杀线」的 DeepSeek，为何很快就签发了涨价通知。
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V4 太过出色
所有戏剧化的情节背后都有必然的理由。要理解这次涨价，我们应该先看看一组数据。
这场讨论热潮的起点，是 8 月 4 日的 OpenRouter 最新周度统计。数据显示，DeepSeek V4 Flash 登顶全球模型调用量榜首。同一天，OpenCode 平台也公布了一个惊人的数字——8 月 1 日当天，V4 Flash 在该平台上处理 token 总量高达 8 万亿，其中 5 万亿使用的是免费额度，剩余 3 万亿来自付费调用。
做个简单的对比，OpenRouter 平台接入超过 400 款模型，全平台日均处理量约为 6.6 万亿 token。DeepSeek 单款模型在一个平台上的单日消耗量，就超过了一个集纳 400 多款模型的平台的全部流量。
而支撑这个惊人的数据量的是怎样的定价？V4 Flash 缓存未命中输入费用为 1 元/百万 token，输出费用为 2 元/百万 token。相比之下，月之暗面 Kimi K3 的同类价格是输入 21 元、输出 105 元，价格高出好几个量级。Anthropic 新推出的旗舰模型的价格更是比 DeepSeek 高出近百倍。
如此高的性价比，已经让人开始觉得有点「不正常」了。
这么大的价格差距，必然会导致调用量的持续增长。而规模化的壁垒，DeepSeek 也无法完全规避。
很快，V4 Flash API 在 8 月 4 日就因「史无前例的访问量」出现了容量问题。不论架构如何优化，MoE 稀疏激活再怎么节省算力，当请求量达到万亿级别时，瓶颈就不再仅仅是效率问题，而是物理问题——你需要更多的机器设备，而机器设备是有成本的。
Deepseek 在 2025 年初刚推出时，也经历过类似的状况，那时候普通用户也体会过「排队」的辛酸，但与现在相比，对基础设施的需求已经发生了翻天覆地的变化。
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「斩杀线」未必是 Deepseek 的本意
「斩杀线」这个概念在过去一周里在中文互联网上迅速传播。Artificial Analysis 通过测试上百款模型后，画出了一张「成本-性能」散点图。根据这张图，DeepSeek V4 Flash 位于最佳位置，所有位于它右下方的模型——既在性能上不及，又在价格上高于 DeepSeek V4 Flash——都被划入了所谓的「斩杀区」。
Artificial Analysis 制作的 AI 模型「斩杀线」｜图片来源：Artificial Analysis
这样的说法听起来很有诱惑力，但它也可能隐含着另一个问题：如果你真的「斩杀」了所有竞争对手，流量全部涌向你，你很可能会被自己的成功逼到涨价。
模型不是软件，它所提供的价值无法被无限低成本地复制，背后基础设施的需求会随着服务量的提升而迅速增加。特别是当基础设施能力在当前并不是无限提供时，其成本曲线可能并不会因为规模化而下降，反而可能会因为规模扩大而上升。
