DeepSeek降价75%错峰定价，豆包们承压

时间：2026-06-26 16:45

DeepSeek-R1推出错峰定价，优惠时段降价高达75%，旨在降低开发者调用成本并模糊模型边界。此举可能引发豆包等头部厂商跟进，甚至重燃大模型价格战。海外同步策略进一步增强了竞争力。

这可能也是 DeepSeek 有意为之的策略布局。

毕竟，推理模型成为大模型厂商的共识已经是板上钉钉的事。通过设定优惠时段来拉齐定价，DeepSeek 不仅降低了开发者使用 R1 的成本顾虑，事实上也在模糊两种模型的边界，鼓励开发者按需灵活调用。这让人联想到 Anthropic 前两天推出的全球首款混合推理模型 Claude 3.7 Sonnet，它同样结合了传统模型的“快速响应”与推理模型的“深度思考”，目的是提供更具弹性的计算和更贴合实际场景的 AI 体验。

图/ Claude

不过，这次调整真正的核心，还是“错峰定价”这种运营策略的引入。它带来的好处可以说是“肉眼可见”，不仅可能引发豆包、通义千问等头部大模型的跟进，甚至可能成为又一场大模型价格战的导火索——一如 2024 年初，DeepSeek-V2 发布后掀起的那场价格风暴。

DeepSeek-R1 杀价！比豆包们便宜吗？

需要说明的是，DeepSeek-V3 此前其实已经“降过价”。雷科技之前报道过，V3 的“优惠体验期”在本月初已经结束，而此前全时段的优惠价，甚至比现在优惠时段的价格还要更低。

2 月初结束了，图/ DeepSeek

但 DeepSeek-R1 却不同，发布以来价格一直没变：输入（缓存命中）1 元/百万 tokens、输入（缓存未命中）4 元/百万 tokens、输出 16 元/百万 tokens。正因如此，这次 R1 高达 75 折的“错峰降价”，才显得格外有分量。

坦白讲，到了今天这个节点，DeepSeek-R1 的能力想必已经不需要再多做强调。无论是产品层面思维链的创新，还是工程层面实现极致成本的突破，都让它成为当下最成功的模型之一。在此基础上，降价无疑是最直接有效的手段之一，既能降低开发者的调用门槛，也能间接将更好的 AI 体验推广到更多应用之中。

事实上，即便在标准时段，DeepSeek 的价格也已经比不少厂商的大模型更便宜，而优惠时段的价格更是碾压很多主力模型：

单位为每百万 tokens，图/雷科技

以字节跳动的豆包通用模型为例，火山引擎平台显示：doubao-pro-32k 输入 0.8 元/百万 tokens，输出 2 元/百万 tokens；doubao-pro-128k / doubao-pro-256k 输入 5 元/百万 tokens，输出 9 元/百万 tokens。更夸张的是，火山引擎上 deepseek-r1-distill-qwen-32b（蒸馏版）的价格是：输入 1.5 元/百万 tokens、输出 6 元/百万 tokens。

也就是说，DeepSeek-R1 官方满血版在优惠时段的价格，甚至比 32b 蒸馏版还要便宜。

这还只是国内。DeepSeek-R1/V3 在海外也同步推出了同样的策略，同样有 50% 到 75% 的大幅降价，优惠时段直接对应北京时间 00:30 至 08:30。换算一下，伦敦时间 16:30 至 00:30、纽约时间 11:30 至 19:30，都能直接享受到 DeepSeek 官方的优惠时段价格。换句话说，对于不少面向海外市场的开发者来说，DeepSeek 的吸引力更强了——相当于在高峰时段，享受了优惠时段的价格。

错峰优惠很动人，豆包们将如何迎战？

错峰定价本身并不稀奇，最熟悉的例子就是错峰电价——不同时段用电，价格差不少。为了缓解高峰时段的用电压力，同时避免低谷时段的电能浪费，国内通过峰谷价差来鼓励用户错峰用电，从而优化电网资源配置、降低用户成本、挖掘更多经济与生态效益。

DeepSeek 官方在新闻稿中也提到，推出错峰优惠活动的目的是：“鼓励用户充分利用这一时段，享受更经济更流畅的服务体验。”

从开发者的角度来看，这种定价策略几乎称得上“百利而无一害”。而对于大模型厂商和云计算平台而言，其实也是利大于弊——可以更充分地利用服务器资源。所以，目前来看，其他大模型跟进错峰定价几乎是题中应有之义，只是具体策略上会有所调整，比如前文提到的不同时区问题。

不过，DeepSeek 这次会引发行业连锁反应，甚至复刻一年前的大模型价格战吗？恐怕还有待观察。

关注 AI 圈动态的读者可能还记得，2024 年 5 月初，当时还“名不见经传”的 DeepSeek 发布了第二代 MoE 大模型 DeepSeek-V2，并首次引入多头潜在注意力（MLA）机制。2360 亿参数，每个 token 210 亿个活跃参数，堪称当时最强的开源 MoE 模型。

DeepSeek V2 技术论文摘要，图/雷科技

但更重要的是，DeepSeek-V2 的价格定在了：输入 1 元/百万 tokens、输出 2 元/百万 tokens。现在看可能不算惊艳，但当时这个价格仅为 ChatGPT 主力模型 GPT-4 Turbo 的近百分之一，性价比直接秒杀了国内外一众大模型。也正是从那时起，“DeepSeek（深度求索）”这个名字被更多人记住，并被冠以“AI 界拼多多”的称号。

更让人印象深刻的是，DeepSeek-V2 之后，中国大模型价格战一触即发。字节、腾讯、百度、阿里等大厂纷纷降价，通义千问对标 GPT-4 的主力模型 Qwen-Long，API 输入价格甚至从 20 元/百万 tokens 直降至 0.5 元/百万 tokens。

“错峰定价”的运营策略或许很难单独推动新一轮价格战，但考虑到 DeepSeek 在开源周展现的一系列能力——比如长上下文的突破、芯片利用效率的提升等——未必不会成为又一轮价格战的“新开端”。