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降價75%!DeepSeek“錯峰定價”,壓力給到了豆包們?

2025-03-03 09:01
雷科技
關(guān)注

AI越來越便宜,這是好事。

聚焦DeepSeek專題banner(補充標題) (8).png

DeepSeek 還在搞事。

作為官方欽定的「開源周」,DeepSeek 本周已經(jīng)陸續(xù)開源四個項目,星期四最新發(fā)布了實現(xiàn)計算與通信雙向并行的 DualPipe(直譯為「雙向管道」)。與此同時,DeepSeek 還整了一個不大不小的活——錯峰定價。

周三(2 月 26 日),DeepSeek 發(fā)文宣布當天起,北京時間每日 00:30 至 08:30 的夜間空閑時段,DeepSeek 開放平臺推出錯峰優(yōu)惠活動。而就在前一天,DeepSeek 才剛剛恢復官方的 API 充值服務(wù)。

但說回優(yōu)惠,DeepSeek 不可謂不給力。根據(jù)官方公告,DeepSeek API 調(diào)用價格將在夜間空閑時段大幅下調(diào):DeepSeek-V3 降至原價的 50%;DeepSeek-R1 更是低至 25%(降了 75%)。

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圖/ DeepSeek

具體價格調(diào)整如圖,就不贅述了,總之就是幫兄弟們「自砍一刀」。

值得一提的是,不同于 DeepSeek-V3 發(fā)布之初的「優(yōu)惠體驗期」有明確的時間期限,這次的錯峰優(yōu)惠僅有「時段限制」,而沒有「期限」。換言之,我們可以干脆一點將錯峰優(yōu)惠視為長期的:

「錯峰定價」。

另外還有一點不得不提,兩款模型不僅優(yōu)惠時段一致,優(yōu)惠后的價格也變得完全一樣了:

輸入(緩存命中)為 0.25 元 / 百萬 tokens;

輸入(緩存未命中)為 1 元 / 百萬 tokens;

輸出為 4 元 / 百萬 tokens。

這可能也是 DeepSeek 有意為之。

畢竟推理模型已經(jīng)成為了大模型廠商的共識,通過在優(yōu)惠時段拉齊定價,DeepSeek 不僅能夠降低開發(fā)者使用 DeepSeek-R1 的成本顧慮,事實上也模糊了兩種模型的邊界,鼓勵開發(fā)者根據(jù)自己的需求靈活調(diào)用兩種模型。

這就像前兩天 Anthropic 推出的全球首款混合推理模型——Claude 3.7 Sonnet,結(jié)合了傳統(tǒng)模型的「迅速回答」和推理模型的「高級推理」優(yōu)勢,實現(xiàn)更靈活的計算與更適合的 AI 體驗。

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圖/ Claude

不過 DeepSeek 這次調(diào)整最核心的變動,還是「錯峰定價」這種運營策略的采用,其中「肉眼可見」的優(yōu)勢很有可能引起豆包、通義千問等其他大模型的跟進,甚至可能成為又一場大模型價格戰(zhàn)的導火索:

一如 2024 年初 DeepSeek-V2 發(fā)布后,掀起的那場價格戰(zhàn)。

DeepSeek-R1 殺價!比豆包們便宜嗎?

需要說明的是,DeepSeek-V3 實際上「降過價」,雷科技之前報道過 DeepSeek-V3「優(yōu)惠體驗期」在本月初的結(jié)束,那之前全時段的優(yōu)惠價甚至比現(xiàn)在優(yōu)惠時段的價格更便宜:

輸入(緩存命中)為 0.1 元 / 百萬 tokens;

輸入(緩存未命中)為 1 元 / 百萬 tokens;

輸出為 2 元 / 百萬 tokens。

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2 月初結(jié)束了,圖/ DeepSeek

但不同的是,DeepSeek-R1 可沒有,發(fā)布以來的價格一直沒變,都是輸入(緩存命中)1 元 / 百萬 tokens、輸入(緩存未命中)4 元 / 百萬 tokens、輸出 16 元 / 百萬 tokens。

而相對地,這也讓這次 DeepSeek-R1 高達 75 折的「錯峰降價」更為驚喜。

首先在能力上,我相信今時今日已經(jīng)不需要強調(diào) DeepSeek-R1 的表現(xiàn)了,不管是產(chǎn)品層面思維鏈的創(chuàng)新,還是工程層面實現(xiàn)的極致成本,都讓 DeepSeek-R1 成為了當下最成功的模型。

在此基礎(chǔ)上,降價毫無疑問是降低開發(fā)者調(diào)用成本和門檻最有力的策略之一,間接也會進一步將更好的 AI 體驗推廣到更多的 AI 應用(通過接入 DeepSeek)中。

事實上,標準時段 DeepSeek 的價格已經(jīng)比其他廠商的不少大模型都更便宜,而優(yōu)惠時段的 DeepSeek,更是比起很多主力大模型都要便宜:

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單位為每百萬 tokens,圖/雷科技

以字節(jié)跳動旗下的豆包通用模型為例,火山引擎平臺顯示的價格是:doubao-pro-32k,輸入為 0.8 元 / 百萬 tokens,輸出為 2 元 / 百萬 tokens;doubao-pro-128k / doubao-pro-256k,輸入為 5 元 / 百萬 tokens;輸出為 9 元 / 百萬 tokens。

甚至我們還能看到,火山引擎上 deepseek-r1-distill-qwen-32b(蒸餾版)的價格是:輸入 1.5 元 / 百萬 tokens、輸出 6 元 / 百萬 tokens。

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也就說,DeepSeek-R1 官方滿血版在優(yōu)惠時段的價格,甚至比 32b 蒸餾版還要更便宜。

這也還只是在國內(nèi),DeepSeek-R1/V3 在海外也推出了同樣的運營策略,也有 50% 和 75% 的大幅降價,而且優(yōu)惠時段是直接對應北京時間 00:30 至 08:30。也就是說,倫敦時間 16:30 至 00:30、紐約時間 11:30 至 19:30 都可以直接享受到 DeepSeek 官方的優(yōu)惠時段價格。

換言之,DeepSeek 對于不少面向部分海外用戶市場的開發(fā)者,還有更強的吸引力,相當于是在高峰時段享受了優(yōu)惠時段的價格。

錯峰優(yōu)惠很動人,豆包們將如何迎戰(zhàn)?

錯峰定價本身并不稀奇,比如我們最熟悉的錯峰電價,在不同時段用電的價格也會有不小的價格差。

為了盡可能避免在用電高峰時段用電緊張、用電低谷時電能空置,國內(nèi)就設(shè)置了峰谷電價,通過峰谷價差來鼓勵用戶錯峰用電,最大程度配置電網(wǎng)資源的同時幫助用戶節(jié)省用電成本,挖掘更多的經(jīng)濟效益和生態(tài)效益。

事實上,DeepSeek 官方在新聞稿中也提到了類似的說法,表示推出錯峰優(yōu)惠活動是:「鼓勵用戶充分利用這一時段,享受更經(jīng)濟更流暢的服務(wù)體驗!

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從開發(fā)者的角度來看,這種錯峰定價的運營策略幾乎算得上百利而無一害,而從大模型廠商和云計算平臺的角度看,實際上也是利大于弊,可以更大程度利用服務(wù)器資源。

所以目前來看,大模型跟進錯峰定價的運營策略應該算得上是題中應有之義,只是具體策略上會有不同的調(diào)整,比如前文提到的不同時區(qū)(不同用戶市場)問題。

不過,DeepSeek 這次會引發(fā)行業(yè)連鎖反應,甚至復刻一年前的大模型價格戰(zhàn)嗎?可能還有待觀察。

不少關(guān)注 AI 的讀者可能還記得,2024 年 5 月初,大眾眼中「名不見經(jīng)傳」的 DeepSeek 發(fā)布了第二代 MoE 大模型 DeepSeek-V2,并且首次引入了多頭潛在注意力(MLA)機制,擁有 2360 億參數(shù),每個 token210 億個活躍參數(shù),稱得上當時最強的開源 MoE 模型。

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DeepSeek V2 技術(shù)論文摘要,圖/雷科技

但更重要的是,DeepSeek-V2 的價格達到了:輸入 1 元 / 百萬 tokens、輸出 2 元 / 百萬 tokens。

現(xiàn)在看起來可能不太驚艷,但這個價格,僅為當時 ChatGPT 主力模型 GPT-4 Turbo 的近百分之一,在性價比上直接秒殺了國內(nèi)外一眾大模型,也讓不少人記住了這家名為「DeepSeek(深度求索)」的大模型廠商,并冠以「AI 界拼多多」的稱號。

而更讓人印象深刻的是,DeepSeek-V2 之后,中國大模型價格戰(zhàn)由此一觸即發(fā),字節(jié)、騰訊、百度、阿里等大廠紛紛降價,通義千問對標 GPT-4 的主力模型 Qwen-Long,API 輸入價格甚至從從 20 元 / 百萬 tokens 降至 0.5 元 / 百萬 tokens。

「錯峰定價」的運營策略或許很難單獨推動,但考慮到 DeepSeek 在開源周展現(xiàn)出一系列能力,比如長上下文的突破、芯片利用效率的提升等,未必不會是又一輪大模型價格戰(zhàn)的「新開端」。

寫在最后

DeepSeek 毫無疑問是今年以來 AI 行業(yè)最大的鯰魚,業(yè)界領(lǐng)頭羊 OpenAI 也被迫做出了諸多回應。根據(jù)多家媒體爆料,OpenAI 近期就計劃推出「醞釀已久」的 GPT-4.5。

當然,其他大模型廠商的追趕甚至超越,也在倒逼 DeepSeek 自己加快節(jié)奏。路透社最新報道就指出,新一代 R2 推理模型真的要來了,DeepSeek 原計劃要在 5 月推出,但最近已經(jīng)在考慮提前推出。

這些變化都在推動 AI 的迭代和進步,也在改變今日的世界。

來源:雷科技

       原文標題 : 降價75%!DeepSeek“錯峰定價”,壓力給到了豆包們?

聲明: 本文由入駐維科號的作者撰寫,觀點僅代表作者本人,不代表OFweek立場。如有侵權(quán)或其他問題,請聯(lián)系舉報。

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