💰 定价权 · 商业博弈

DeepSeek 最高涨价 1200%,Token 定价权之争白热化

8 月 17 日,DeepSeek V4 Pro 调价正式生效,高峰时段缓存命中涨幅最高达 1200%。与此同时,智谱、腾讯、字节、阿里等头部厂商集体上调 API 价格 30%–463%,一场围绕 Token 定价权的行业博弈全面展开。

综合公开信息整理 2026-08-18 全文约 4 分钟读完
#DeepSeek #Token定价 #AI商业模式 #MaaS #按结果付费
🔥 1200% DeepSeek V4 Pro 缓存命中涨幅
83% 智谱 API 定价提升,调用量反增 400%
463% 腾讯云 API 输入价格单轮暴涨

⚡ 30 秒速览

  • DeepSeek 调价幅度:高峰时段 V4 Pro 缓存命中从 0.025 元涨至 0.3 元,涨幅 1200%;空闲时段价格为高峰一半。
  • 行业集体涨价:智谱三度提价(+83%)、字节即梦一月三涨、腾讯云单轮暴涨 463%、阿里云上调 20%–30%。
  • 涨价未劝退用户:智谱 API 提价后调用量反增 400%,开发者表示「再涨一倍也能接受」。
  • 定价模式转型:从「卖算力」的 IaaS 转向「卖智能」的 MaaS,Token 工厂经济学成为现实。
  • 按结果付费兴起:飞虎互联、攀峰智能等企业尝试按节省成本或挽回损失收费,但落地仍面临衡量难题。

01DeepSeek 调价 高峰涨幅 1200%,缓存命中价格重构

8 月 17 日,DeepSeek V4 Pro 最新价格方案正式生效。核心变化在于:高峰时段与空闲时段采用差异化定价,缓存命中价格大幅上调。

调价前 · 缓存命中

0.025 元
每百万 tokens
统一价格,不分时段

调价后 · 高峰缓存命中

0.3 元
每百万 tokens↑ 1200%
空闲时段低至 0.15 元
涨幅 12 倍

完整的调价方案为:高峰时段,V4 Pro 每百万 tokens 输入(缓存未命中)9 元、输出 27 元,缓存命中输入 0.3 元;空闲时段分别为 4.5 元、13.5 元和 0.15 元。高峰时期定价涨幅最高达到 1200%,空闲时段价格为高峰的一半。

注:缓存命中价格从 0.025 元涨至 0.3 元,涨幅 1200%;输入/输出基础价格也有上调,但幅度相对温和。数据来源为 DeepSeek 官方公告。

02行业集体涨价 2026 年 3 月起,头部厂商全面上调

DeepSeek 并非孤例。自 2026 年 3 月起,国内外头部大模型厂商已迎来一轮涨价潮,涨幅 30%–463% 不等。

83% 智谱 API 定价提升
400% 智谱调用量反增
463% 腾讯云 API 输入暴涨
30% 阿里云部分模型上调

具体来看:智谱率先涨价并三度提价,月付价格几乎翻倍,API 定价提升 83%,但调用量反增 400%;字节即梦一个月涨价三次,取消新用户折扣,积分对半砍;腾讯云API 输入价格单轮暴涨 463%,宣告近 20 年的降价周期终结;阿里云部分模型在 3–4 月单价上调 20%–30%。

一个诚实的注脚:涨价并没有劝退用户,反而筛选出了愿意付费的高价值用户。部分开发者甚至表示,API 价格再涨一倍仍然可以接受。

注:涨幅数据取自各厂商官方公告及公开报道,智谱调用量数据为提价后一个季度的统计结果。

03为什么涨价?从 IaaS 到 MaaS,Token 工厂经济学

卖方涨价的底气,源于商业模式的根本转变。过去模型厂商租机器、卖算力,本质是 IaaS;现在全面转向以智能为核心、以 Token 为结算单位的 MaaS(模型即服务)。价值尺度更模糊,利润空间更大。

传统 IaaS 模式

卖算力、租机器,按资源消耗计费,成本透明,利润空间有限。

MaaS 模式

卖智能、按 Token 计费,价值尺度模糊,利润空间更大,「Token 工厂经济学」成为现实。

智谱 CEO 张鹏在解释调价时指出:现在不再是简单问一个问题然后得到回答,背后的思考链路很长。完成一个任务需要的 Token 量可能是原来的十倍甚至百倍。长期靠低价竞争不利于整个行业发展。

伴随 Agent 应用阶段到来,Token 调用越来越高频,模型推理阶段的算力成本、运维成本甚至电力成本都开始显性化。以低价换增长的模式,势必难以为继。

注:MaaS 模式下,模型厂商从「卖资源」转向「卖智能」,定价逻辑从成本加成转向价值定价,弹性空间显著增大。

04按结果付费 新模式的探索与困境

当 Token 定价成为焦点,另一种声音正在崛起:按结果付费——根据 AI 产品实际为客户带来的可量化经济效果收费,而非按 Token 消耗量或 API 调用时长计费。

多家企业已经在探索,但落地并不容易。

🏦 飞虎互联 按节省人力成本

  • 从人力成本集约角度出发,按节省的银行业务人员成本来收费。
  • 在风控场景中,根据 Agent 在挽回贷款损失方面的实际成效计费。
  • 直击客户痛点,但落地需要精确核算成本基线。
思路清晰,但成本基线的认定本身就是一个博弈点。

⚙️ 攀峰智能 探索中

  • 尝试按结果定价,但团队仍需在产品形态和交互方式上继续调整。
  • 思考如何将 AI 打造成类人工具,并明确与用户交互的方式以及 AI 的雇佣机制。
  • 产品形态尚未定型,定价模式难以先行。
按结果付费的前提是产品边界清晰,否则无法定义「结果」。

🔍 元熙映阙 难以统一衡量

  • 为客户定制工作流 Agent 时采用按结果定价,但实际操作中结果难以统一衡量。
  • 同样工具,不同行业经验的用户使用效果差异明显,结果更多取决于使用者的提问方式和操作能力。
  • 「结果」的好坏,往往不取决于模型本身。
这是一个根本性问题:当 AI 的价值依赖于使用者的能力,按结果付费的公平性如何保证?

注:以上案例均来自公开报道及行业访谈,企业名称及具体做法已做脱敏处理。

05客户向左,价格向右 从跑分到 TCO,决策逻辑变了

但价格只是故事的一面。更深层的变化是:客户的决策逻辑正在从「看跑分」转向「算总账」。

不再单纯看模型在 MMLU 上的得分,而是评估替代方案的全生命周期成本(TCO)——模型是否满足核心业务诉求,市面上是否存在性能接近、价格更低的选项。

这种转变的底层原因是:开源模型与中国闭源模型的性能差距,已经缩小到「可替代」的程度。

OpenRouter 最新公布的全球大模型调用量榜单上,排名前列的已是清一色中国模型:

🥇 DeepSeek-V4-Flash深度求索
第 1
小米 MiMo-V2.5小米
第 2
腾讯 Hy3腾讯
第 3
DeepSeek-V4-Pro深度求索
第 4
智谱 GLM-5.2智谱
第 5

相比之下,目前最贵的依然是 Anthropic 的 Claude Fable 5,每百万 tokens 输入 10 美元、输出 50 美元。在过去,大客户可能对价格不会特别敏感,但如今,企业缩减开支的不确定性时代下,这种悬殊的成本差异正在促使企业客户加速迁移。

注:OpenRouter 榜单为 2026 年 8 月数据,排名基于调用量,柱形长度示意相对热度,非精确比例。

编辑核心判断

Token 定价权之争的本质,是 AI 商业模式从「卖算力」向「卖价值」的艰难转型。涨价潮并非市场垄断,而是成本显性化与 Agent 时代 Token 消耗暴增的必然结果。但一个根本问题尚未解决:当模型厂商按 Token 收费、客户按结果付费,中间的鸿沟谁来填补?能够在定价策略、产品分层与生态建设之间找到平衡的厂商,才有资格定义下一个时代的商业规则。

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