最近一段時間，只要說起大模型公司，大多數人聽到的消息都是漲價，而且在“養龍蝦”“養馬”的風潮之下，各家大模型也都在順勢漲價，就在一片漲聲之中，DeepSeek卻逆市放了一個大招，開始降價的DeepSeek是怎么做到的？

一、DeepSeek價格創新低

據千龍網的報道，DeepSeek正在重新定義大模型普惠的邊界。

4月26日，DeepSeek官方發布API價格調整公告，全系API輸入緩存命中價格降至首發價的十分之一，V4?Pro更疊加限時2.5折，百萬Tokens輸入緩存命中低至0.025元，創全球大模型價格新低。

根據DeepSeek官方API定價頁面公示，本次降價覆蓋V4系列全模型，核心調整集中在輸入緩存命中場景。其中DeepSeek-V4-Flash輸入緩存命中價格從0.2元/百萬Tokens降至0.02元/百萬Tokens。

面向企業級用戶的DeepSeek-V4-Pro優惠力度更大，原價1元/百萬Tokens的緩存輸入降至0.1元，2026年5月5日前疊加2.5折限時特惠，實際僅0.025元/百萬Tokens，緩存未命中輸入從12元降至3元，輸出從24元降至6元。

DeepSeek方面提及，DeepSeek-Chat與DeepSeek-Reasoner兩個模型名將于日后棄用。出于兼容考慮，二者分別對應DeepSeek-V4-Flash的非思考與思考模式。

對比調價前后不難發現，高頻調用、長文本處理場景成本降幅超90%，RAG知識庫、智能客服、文檔分析等緩存命中率高的應用，可直接實現商用成本斷崖式下跌。

二、逆市降價的DeepSeek怎么做到的？

當絕大多數頭部大模型企業還在試圖通過高昂的定價來維持自身的高科技溢價，甚至在不斷調高API調用價格的時候，DeepSeek卻打出了一張讓整個行業錯愕的底牌，逆市大幅降價這是要做什么？

首先，新架構推動了成本革新。架構革新：我們必須認識到，DeepSeek此次價格創新低的根本支撐，在于其底層技術架構的革命性突破。傳統的AI大模型往往伴隨著高昂的算力成本，這主要源于其龐大的參數量和復雜的計算過程。然而，DeepSeek的V4架構通過自研的稀疏注意力架構和混合專家模型，成功打破了這一成本壁壘。

稀疏注意力架構的核心在于“精準聚焦”，它使得模型在處理海量信息時，能夠智能地識別并優先處理關鍵信息，而對于非核心內容則進行壓縮或跳過。這種機制極大地減少了無效計算，顯著降低了推理過程中的算力消耗。與此同時，混合專家模型則通過動態調用不同的“專家”子網絡來處理不同類型的任務，實現了“術業有專攻”，進一步提升了計算效率。

這意味著，DeepSeek能夠用更少的算力資源完成同等甚至更復雜的任務，從根本上降低了單位Token的推理成本。這種技術驅動的成本優化，是其敢于逆市降價的底氣所在，也預示著大模型行業正從“堆砌算力”的粗放式增長，轉向“精耕細作”的效率競爭時代。當技術能夠以更低的邊際成本創造更大的價值時，價格的下降便成為必然趨勢。

其次，全面適配國產算力降低了對高端GPU的依賴。算力適配的戰略轉向，打破了對傳統高端算力的依賴，為成本控制開辟了全新路徑。算力是大模型運行的核心支撐，長期以來，英偉達的高端GPU憑借技術優勢，成為大模型企業的首選，但也帶來了高昂的成本負擔和供應鏈風險。DeepSeek敏銳捕捉到這一產業痛點，果斷推進算力適配戰略，全面擁抱華為昇騰全系列產品，走出了一條擺脫傳統算力依賴的自主化道路。

華為昇騰算力體系憑借自主創新的技術架構和成熟的產業生態，為DeepSeek提供了穩定可靠的算力支撐。這種適配并非簡單的技術對接，而是從底層算法到上層應用的深度協同，讓DeepSeek的模型架構與昇騰算力實現高效融合，充分釋放了國產算力的潛能。擺脫對英偉達高端GPU的依賴，不僅大幅降低了算力采購成本，還規避了外部供應鏈波動帶來的風險，讓DeepSeek在成本控制上掌握了主動權。這種算力層面的自主可控，是DeepSeek敢于逆市降價的重要保障，也彰顯了其在算力布局上的戰略遠見。

第三，大模型搶占Agent時代入口。我們必須將DeepSeek的降價行為置于當前大模型產業向Agent時代演進的大背景下進行考量。隨著AI技術的不斷成熟，大模型正從單一的對話交互工具，向能夠自主感知、規劃、執行復雜任務的智能體轉變。

在Agent時代，大模型將成為各類智能應用的核心“大腦”，其調用頻率和應用場景將呈指數級增長。因此，對于大模型企業而言，當前的核心戰略并非急于盈利，而是最大限度地搶占市場份額，培養用戶習慣，構建以自身模型為核心的開發者生態與應用生態。

DeepSeek的逆市降價，正是這一戰略思維的集中體現。通過將價格降至行業冰點，它極大地降低了開發者、中小企業乃至個人用戶使用頂級AI能力的門檻。這不僅能夠迅速吸引海量用戶，更能激勵開發者基于其平臺進行創新，催生出豐富的AI應用。當越來越多的應用和服務依賴于DeepSeek的模型時，其生態壁壘便會愈發堅固，形成強大的網絡效應。

這種“以價換量”的策略，看似犧牲了短期利潤，實則是為了在Agent時代的生態競爭中占據制高點。一旦其模型成為行業事實上的標準，其長期價值將遠超當前的價格讓步。這是一種典型的互聯網思維，通過前期的高投入和低回報，換取未來的壟斷性優勢和超額利潤。

第四，成本控制將會成為大模型長期競爭的核心命門。未來大模型產業的終局競爭，一定是成本控制力的競爭，DeepSeek正在提前布局這張長期王牌。任何一項通用目的技術，從誕生到普及，都遵循著一個不可逆的經濟規律：性能不斷躍升的同時，成本無限趨近于零。

就像早期的電力、寬帶和云計算一樣，今天你很難想象誰會去炫耀自己用了多少度電、多少兆寬帶，因為它們已經成為廉價的基礎設施。大模型也必將走向這條宿命之路。當各家大模型的基礎能力逐漸趨同，當“夠用”成為大多數場景的標配時，決定一家大模型企業能不能活得久、活得好的唯一標準，就是誰的成本更低。

DeepSeek當前的價格創新低，絕不是一時的營銷噱頭，而是在向全行業宣告其已經掌握了通往未來基礎設施時代的“成本密碼”。誰能更好地控制成本，誰就能在未來的價格戰泥潭中撐到最后，誰就最有可能在長期的市場洗牌中獲取壟斷性的優勢。這是一種極其克制的長期主義，也是一種最具殺傷力的競爭壁壘。