DeepSeek API 价格详解 2026

DeepSeek V4 Flash 和 V4 Pro 是 2026 年性价比很高的前沿模型选择。本文整理当前 DeepSeek API 的价格查看方式、上下文长度和实际成本估算方法。

DeepSeek API 价格

模型	上下文	原价输入/百万 Token	原价输出/百万 Token
DeepSeek V4 Flash	100 万	$0.14	$0.28
DeepSeek V4 Pro	100 万	$0.435	$0.87

DeepSeek 原价来自模型广场接口返回的原价字段；实际成交价以 模型广场 实时价格为准。

DeepSeek vs GPT vs Claude 价格对比

相同任务量（100 万输入 + 50 万输出 Token）：

模型	输入费	输出费	合计	说明
DeepSeek V4 Flash	$0.14	$0.14	$0.28	原价估算，实时价看模型广场
DeepSeek V4 Pro	$0.435	$0.435	$0.87	推理/复杂任务
GPT-4o mini	$0.15	$0.30	$0.45	—
Claude Haiku 4.5	$1.00	$2.50	$3.50	—
GPT-4o	$2.50	$5.00	$7.50	基准
Claude Sonnet 4.6	$3.00	$7.50	$10.50	—
GPT-5.4	$2.50	$7.50	$10.00	GPT-5 系列

结论：在代码生成、文本分析等不需要视觉功能的任务中，DeepSeek V4 Flash 是高性价比前沿选择；复杂推理可优先评估 V4 Pro。

实际业务场景费用估算

场景一：代码审查工具（每天 1000 次）

• 平均每次：2000 输入（代码）+ 500 输出（审查意见）Token
• 月用量：60M 输入 + 15M 输出 Token

方案	月费用
DeepSeek V4 Flash	$0.14 × 60 + $0.28 × 15 = $12.60
GPT-4o	$2.50 × 60 + $10.00 × 15 = $300.00
说明	原价估算；实时价可能更低，以模型广场为准

场景二：内容摘要服务（每天 5000 篇文章）

• 平均每篇：1500 输入 + 200 输出 Token
• 月用量：225M 输入 + 30M 输出 Token

方案	月费用
DeepSeek V4 Flash	$0.14 × 225 + $0.28 × 30 = $39.90
GPT-4o	$2.50 × 225 + $10.00 × 30 = $862.50
说明	原价估算；APIMaster 以模型广场实时价为准

何时选 DeepSeek，何时选 Claude/GPT

选 DeepSeek V4 Flash 当：

• 成本是主要约束
• 任务类型：代码生成、文本分析、结构化提取、翻译
• 需要最高 100 万 Token 的长上下文
• 不需要视觉/图片功能

选 DeepSeek V4 Pro 当：

• 需要更强推理能力
• 需要 thinking mode 返回 reasoning_content
• 可以接受更高输出成本

选 Claude Sonnet 4.6 当：

• 需要 Claude 风格的代码、写作和分析能力
• 任务涉及创意写作、细腻表达
• 需要中文语言质量更高

选 GPT-4o 当：

• 需要图片输入（Vision）
• 需要 OpenAI 特有功能（如 DALL-E、TTS）
• 任务需要更强的多模态能力

费用优化技巧

1. 利用提示词缓存

重复的 system prompt 可以降低缓存命中部分的输入成本，具体折扣以模型广场和调用账单为准：

# 固定 system prompt 放最前面，自动触发缓存
response = client.chat.completions.create(
    model="deepseek-v4-flash",
    messages=[
        {"role": "system", "content": 固定的长系统提示},  # 重复调用时更容易命中缓存
        {"role": "user", "content": 用户的具体问题},
    ],
)

2. DeepSeek 费用计算器

def estimate_deepseek_cost(
    input_tokens,
    output_tokens,
    price_in,
    price_out,
    cache_price_in=None,
    cache_hit_rate=0,
):
    # 单价来自模型广场，单位：$/百万 token；可填原价或当前实时价
    if cache_price_in is None:
        cache_price_in = price_in
    effective_price_in = price_in * (1 - cache_hit_rate) + cache_price_in * cache_hit_rate
    cost = (input_tokens / 1e6 * effective_price_in) + (output_tokens / 1e6 * price_out)
    return round(cost, 4)

# 100 万输入（50% 缓存命中），50 万输出
input_price = 0.14       # DeepSeek V4 Flash 原价输入
output_price = 0.28      # DeepSeek V4 Flash 原价输出
cache_input_price = 0.14 # 如果无缓存价，可填输入价
print(estimate_deepseek_cost(
    1_000_000,
    500_000,
    price_in=input_price,
    price_out=output_price,
    cache_price_in=cache_input_price,
    cache_hit_rate=0.5,
))

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