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社区DeepSeek V4 Pro

Reddit 现场报告:V4-Pro 价格上调后的成本反应与选型转移

原始来源

Reddit r/DeepSeek(帖)与官方定价页(数据核对)

作者Alert-Database-8668(主贴)及评论区用户(Rude-Reaction3450、BeginningGuide7411、Parking-Bet-3798 等)

原文日期2026-08-14

Tabbit 整理2026-08-21

查看原文

一句话结论

社区对 2026-08-16 生效的新定价(引入峰/非峰计费、cache hit 最高涨 1,114%)的普遍反应是“模型好但不再便宜”,已有用户把主负载迁移到 Luna/Claude/Codex 等,并用 V4-Pro 只做规划/审查类高价值任务。

适用场景

  • 适合的任务:评估 V4-Pro 调价后的真实成本结构与社区应对策略;理解 cache hit、峰/非峰时段对长对话和批量任务成本的影响;作为选型/预算决策的社区侧参考。

  • 不适合的任务:把评论者的个人选择当普遍最优解;把社区帖当官方价格依据(价格以官方定价页为准)。

  • 适用的模型版本:deepseek-v4-pro(主贴对象);评论对照 Luna、Kimi、Qwen、Claude Opus、GPT Sol 等。

  • 适用的客户端、Agent 或 API:DeepSeek API(Chat Completions/Responses/Anthropic 格式);评论涉及 API 工作负载调度。

  • 推荐的推理档位和参数:帖子不涉及 effort;社区建议是“把高价值任务给 Pro、常规任务给更便宜的模型”,与官方 low/high/max 分档思路一致但依据不同。

测试环境

  • 主贴内容:汇总官方定价变更——新价格 2026-08-16 16:00 UTC 生效;高峰时段 01:00–04:00 与 06:00–10:00 UTC,峰价为非峰 2 倍。

  • 主贴列举的 V4-Pro 价格变化(旧 → 非峰/峰):输入 cache hit $0.003625 → $0.022/$0.044(+507%/+1,114%);输入 cache miss $0.435 → $0.66/$1.32(+52%/+203%);输出 $0.87 → $1.98/$3.96(+128%/+355%)。

  • 主贴列举的 V4-Flash 变化(同口径):cache hit $0.0028 → $0.007/$0.014;cache miss $0.14 → $0.22/$0.44;输出 $0.28 → $0.66/$1.32。

  • 官方定价页核对(采集时):V4-Pro 输入 cache hit 非峰 $0.022/峰 $0.044、cache miss 非峰 $0.66/峰 $1.32、输出非峰 $1.98/峰 $3.96;V4-Flash 分别 $0.007/$0.014、$0.22/$0.44、$0.66/$1.32——与主贴一致(主贴的“旧价”来自调价前页面)。

  • 高赞评论(原文摘要):Rude-Reaction3450(219 分)——“Have already shifted away… DS4 is good but when cheap”,后续说明转为 Luna + Claude Pro + Codex Plus,规划/审查用 opus/sol,重复任务与实现用 Luna max;Parking-Bet-3798——“Luna is hands down a better deal right now”;另有评论推荐 Kimi/Qwen,但认为“稍微复杂一点的任务它们会挣扎”。

原始证据与数据

  • 主贴附来源链接为官方 DeepSeek API docs pricing 页;主贴价格与官方页采集值一致,可交叉核对。

  • 评论区讨论的实质是成本决策而非模型能力:未见评论者提供新价下的基准分数或逐任务成本数据。

  • 官方定价页(采集时)补充规格:V4-Pro 上下文 1M、最大输出 384K、并发上限 500(Flash 2500)。

适用边界

  • 个人体验与观点,非受控测评:评论者没有公开工作负载细节、任务类型与量化收益。

  • 价格数据会变动:本报告价格以 2026-08-21 采集的官方定价页与主贴为准,后续调价需重新核对。

  • “迁移到 Luna/Claude”是评论者个人选择,不代表这些替代在任何任务上都优于 V4-Pro;本文不收录转述的替代品评测。

  • 峰/非峰计费改变成本模型:按峰值时间运行长任务会显著增加成本,预算应按负载时段建模。

来源摘录或观察(仅做合规短引)

主贴原文:“The cache hit price increase is brutal, especially for Pro. That was one of the main advantages DeepSeek had for long conversations or repetitive queries.”

Tabbit 小编提醒

本文是第三方资料导航。测试环境、模型版本和主观体验可能不同,请以原文为准。

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