Tabbit
活动资源博客模型
Tabbit LogoTabbit

Tabbit — 为你工作的 AI 浏览器

主题资源

  • AI Browser Resources
  • Agentic Browser Resources
  • Browser Downloads and Install Guides
  • Browser Comparisons
  • AI Browser Alternatives
  • Browser Productivity Resources

热门指南

  • AI Browser
  • Agentic Browser Download
  • Best AI Browser 2026: Top 9 Tested & Ranked
  • AI Browser Download
  • Free AI Browser
  • Best AI Browser 2026
  • AI Browser Comparison 2026
  • AI Browser for Windows
  • AI Browser for Mac
  • Chrome Alternative 2026

活动

  • 别装了,你在《牛来》里早有原型
  • Tabbit 妙招大赛
  • KPOP SBTI 饭圈人格测试
  • Tabbit 校园共创者计划
  • fifi 的论文文献妙招精选
  • 用户问卷

关于

  • Tabbit 博客
  • 媒体报道
简体中文
简体中文English
测评与证据

DeepSeek V4 Pro · 社区来源 · 个人体验

Reddit 现场报告:V4-Pro 价格上调后的成本反应与选型转移

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。

待验证:本次未能重新核实原文。下方历史数字不代表已核实的当前结果。

社区来源个人体验编辑日期 2026-09-20

测试条件速查

模型/版本
模型为 DeepSeek-V4-Pro;来源标题:Reddit 现场报告:V4-Pro 价格上调后的成本反应与选型转移。精确快照按原始来源。
任务/harness
该社区报告围绕 2026-08-16 调价、峰/非峰计费和 cache hit 最高上涨 1,114%,并记录用户把主负载迁往 Luna、Claude 或 Codex。 完整任务集、provider、参数和评审流程未完全公开。
样本/日期
来源笔记于 2026-09-20 复核;样本数和重复次数未公开处保持未知。

关键数据与适用场景

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.”

能支持的判断

  • 该社区报告围绕 2026-08-16 调价、峰/非峰计费和 cache hit 最高上涨 1,114%,并记录用户把主负载迁往 Luna、Claude 或 Codex。

不能支持的判断

  • 不支持将该来源的结果外推为普遍能力、生产成功率或当前排名;该社区报告围绕 2026-08-16 调价、峰/非峰计费和 cache hit 最高上涨 1,114%,并记录用户把主负载迁往 Luna、Claude 或 Codex的完整 harness、样本和复测条件未完全公开。

方法、局限和复现

本文中的数字、任务集、推理档位和客户端条件只在所列来源及采集时点内成立。不同版本、不同 harness 或不同提供商的数据不能直接并排比较;未公开的参数保持未知。

需要复测时,请固定模型版本、提供商或客户端、推理档位、工具、任务集版本、样本数和采集日期,并记录失败、重试与人工修正。完整方法和复现步骤见下方来源笔记。

原始来源

Reddit r/DeepSeek(帖)与官方定价页(数据核对) · Alert-Database-8668(主贴)及评论区用户(Rude-Reaction3450、BeginningGuide7411、Parking-Bet-3798 等) · 原文发布日期 2026-08-14 · 本站编辑日期 2026-09-20

打开原始来源

DeepSeek V4 Pro

在 Tabbit 中比较 DeepSeek V4 Pro

下载 Tabbit 客户端后检查模型可用性

模型深度阅读

总览 · 简体中文

DeepSeek V4 Pro:有哪些变化、如何计费,适合谁使用

用可回溯来源拆解 DeepSeek V4 Pro 0813 的 Agent 升级、API 限制、价格边界、独立测评与安全试用方法。

相关评测

DeepSeek-V4-Pro 官方发布:Reasoning 与 Agent 能力升级DeepSeek 的 GA 公告明确把 V4-Pro 定位为生产 Agent 模型:支持可调 reasoning effort、Responses API 与 Codex,但公告没有公开可复核分数,不能把“major upgrades”当作胜率。DeepSeek-V4-Pro-0813 MindStudio 八题编码与 Agent 实测对照MindStudio 的公开八题实测给 V4-Pro-0813 61/80(76.25%),显示前端、规划、数学和长程 Agent 是强项,但 SVG、游戏打磨和简单任务的过度思考仍是边界。XSCT Bench 两用例对照:V4-Pro 规划执行强、人设澄清弱同一平台、同一被测模型的对照显示:V4-Pro 在“自主规划执行”(基础 98.0 / 进阶 92.6)上接近满分,而在“模糊需求澄清”人设用例上只得 68.5——结构化工具规划是强项,需要主动追问多义需求的人设对话是短板。Artificial Analysis:DeepSeek V4 Pro 0813(max effort)智能指数、成本与定位Artificial Analysis 的 2026-08-21 页面快照记录 V4-Pro 0813 max effort 指数 53、速度 80.3 tok/s、输出 $3.96/1M、1M context 与 1.6T/49B;本轮 2026-09-20 重开页面显示指数已为 36,不能混作同一时点。DeepSeek-V4-Pro 思考档位与工具调用工作流V4-Pro 默认开启 thinking、默认 effort 为 high;简单任务用 low,日常 Agent 用 high,复杂任务用 max,并在工具调用的每一轮完整回传 `reasoning_content`。DeepSeek-V4-Pro 在 Codex 中的 Responses 配置工作流DeepSeek-V4-Pro 可通过原生 Responses API 接入 Codex CLI、ChatGPT 桌面应用和 VS Code 扩展;一次配置共享,但应先备份并验证 `config.toml`/`models.json`。deepseek-enhance-md:V4 系列精简系统提示词(Fable 5 架构改写)一份 MIT 许可、可直接放进 system message 的 DeepSeek V4 精简系统提示词(约 1.4KB),覆盖语言响应、effort 匹配、反幻觉、代码与结构化输出约定,适合作为 API/Agent 的基础系统提示。CodeWhale v4-best-practices:V4 thinking 模式多步 Agent 工作流一份社区 Agent skill:为 V4 thinking 模式的多步任务定义了 3 条可执行规则——引用前先验证、多文件执行前派 flash 子代理核查、计划输出必须带 `path:line`——每条对应一个可观察的失败类。