摘要：V4-Pro正式版上线后，DeepSeek对V4-Pro、V4-Flash采用峰谷计价，每日9时至12时、14时至18时为高峰时段，其余为空闲时段，空闲价格是高峰的一半。与此前价格相比，V4-Pro高峰时段缓存命中输入价由每百万tokens 0.025元升至0.3元，涨幅为1100%。

产联社编辑 | 黄钰慧

【产联社】DeepSeek API峰谷定价正式生效。根据DeepSeek官方更新日志，新价格于北京时间8月17日零时生效，适用于DeepSeek-V4-Pro和DeepSeek-V4-Flash。高峰时段为每日9时至12时、14时至18时，其余为空闲时段，空闲价格为高峰价格的一半。

8月13日，DeepSeek将V4-Pro正式版推送至App、网页和API，API版本更新为DeepSeek-V4-Pro-0813。四天后，新价格方案正式执行。DeepSeek称，实行峰谷计价是为了更合理地调配资源，并鼓励用户根据实际使用情况安排任务。

闲时半价，但仍高于此前统一价格

空闲时段的半价，是相对于高峰价格而言。与调价前相比，V4-Pro和V4-Flash各项价格仍有不同幅度上调。

DeepSeek官方价格页显示，V4-Pro在高峰时段每百万tokens缓存命中输入、缓存未命中输入和输出价格分别为0.3元、9元和27元；空闲时段分别为0.15元、4.5元和13.5元。

图 1DeepSeek-V4 API谷峰定价表

调价前，V4-Pro每百万Token缓存命中输入、缓存未命中输入和输出价格分别为0.025元、3元和6元。以此计算，高峰时段三项价格分别上涨1100%、200%和350%；空闲时段分别上涨500%、50%和125%。

V4-Flash的价格变化方向相同。其高峰时段每百万tokens缓存命中输入、缓存未命中输入和输出价格分别为0.1元、3元和9元，较此前的0.02元、1元和2元分别上涨400%、200%和350%；空闲时段价格分别为0.05元、1.5元和4.5元，较此前分别上涨150%、50%和125%。

需要补充的一点是，Token是模型识别和处理文字时使用的基本计量单位，可以对应词语、数字或标点。DeepSeek官方对缓存机制的解释是，当输入内容与此前处理过的内容重复时，重复部分可从缓存中读取。

按官方计费规则，费用由输入、输出Token数量及对应单价计算。因此，1100%是V4-Pro高峰时段缓存命中输入这一单项的涨幅，并非API总费用的统一涨幅。

调价紧随V4-Pro正式版上线

此次价格调整与V4-Pro正式版上线同步推进。

DeepSeek于4月24日发布V4预览版，V4-Pro和V4-Flash均提供最长100万Token上下文，并支持思考与非思考两种模式。8月13日，V4-Pro正式版上线，思考模式进一步提供low、high和max三档强度。

据DeepSeek官方介绍，V4-Pro正式版重点增强了智能体能力，并原生支持Responses API。通俗而言，这类能力主要面向能够连续完成代码编写、资料整理、工具调用等多步骤任务的AI应用，而不只是进行一问一答。

从最新价格看，V4-Flash各项费用均为V4-Pro的三分之一。DeepSeek在V4预览版介绍中将Flash定位为更快捷、经济的版本，并称其在高难度智能体任务上与Pro仍有差距。

此次调整只针对开放平台的API调用价格。DeepSeek官网目前仍将网页端和App端列为免费对话入口，官方未披露本轮调整涉及个人用户端收费规则。

企业账单新增三项变量

峰谷定价把“什么时候调用”变成了与“调用多少”同样重要的成本变量。

按照DeepSeek公布的计费规则，在Token使用量相同的情况下，空闲时段费用为高峰时段的一半。这意味着，数据汇总、批量内容处理、夜间报表等对完成时间要求不高的任务，可以优先安排在18时至次日9时以及12时至14时；客服问答、在线助手等需要实时响应的业务，则应按照高峰价格测算预算，避免低估实际成本。

缓存利用率也会影响账单。DeepSeek官方说明，缓存命中适用于输入中与此前内容重复的部分；现行价目中，缓存命中输入单价低于缓存未命中输入。但与此前价格相比，调价后的缓存命中价格也已上升，实际费用仍取决于高峰调用占比、输入输出Token数量和所选模型。

模型选择的价格差距同样值得关注。按照当前价目，同一计费项目下，V4-Flash价格为V4-Pro的三分之一。企业可将简单、重复性较高的任务与复杂任务分开测试，在质量满足业务要求的前提下配置不同模型，减少所有请求集中使用高价模型的情况。

DeepSeek在官方更新中将此次调整解释为合理调配资源。峰谷计价能否进一步影响其他模型厂商的定价方式，目前尚无官方预测。可以确定的是，从统一价格改为峰谷价格后，DeepSeek API账单不再只取决于调用量，还与调用时段、模型档位和缓存情况有关。

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