作者：怪盗团团长裴培

DeepSeek刚刚官宣：“计划近期整体上调DeepSeek API服务的定价，预计涨幅较大，请合理安排您的使用。具体方案以正式通知为准。”目前我了解到的情况如下：

涨幅会非常大，不是10%-20%的那种大，是更大；具体数字就不乱说了，以官宣为准；

很多开发者朋友认为，涨价理所当然，“就算涨一倍也仍有竞争力”；

有人认为，先进开源大模型的Token报价在长期会趋向一致，成本也不会有很大差别，对这一点我存疑。

我不是DeepSeek的重度用户，但我和许多开发者一样，认为涨价是迟早的事情，反而疑惑为什么涨得这么晚。过去两个月，以GLM为首的一批国产大模型都进行了价格调整，总体上比以前贵了，但是相对于Claude和GPT的性价比优势仍在。从商业角度看，不涨价才不正常，大部分国产大模型的涨价也得到了用户的认可。

附带说一句：有人至今还在玩“幻方炒股赚钱、补贴DeepSeek、扰乱市场、斩杀美国大模型公司”的烂梗，如果你看到了，建议你把他们全部拉黑。早在V3推出之时，DeepSeek就是一个组织、人员、资金完全独立的公司，幻方炒股赚不赚钱与DeepSeek的定价并无关系；幻方也不是梁文锋一个人的公司。

现在DeepSeek已经完成独立融资、今后打算上市，其宗旨是维持一个自给自足的商业模式，而不是“炒股赚钱、斩杀硅谷同行”——这种梦呓多见于知乎，是知乎用户半桶水吹牛逼行为的又一良好案例。另外，以Anthropic和OpenAI两家的ARR，想依靠炒股就将其斩杀，难度怕是趋近于无穷大。

因此，DeepSeek的涨价，与其他国产大模型的涨价一样，都是出于商业考虑——以前DeepSeek的Token报价太低了，不止相对于Claude/GPT更低，相对于其他所有国产大模型都低。对于这一点，网上有很多对比，就不再赘述。不管从成本角度看，还是商业竞争角度看，提价都是大势所趋。在V4 Flash全面上线并获得一定口碑之后提价，是合理的选择。

我想指出一点：DeepSeek目前只有API报价，没有订阅报价，尤其没有基于Coding&Agent能力的打包报价，这对于个人开发者及创业者来说是个缺点。GLM,MiniMax,Kimi等竞争对手都有C端订阅报价，以及专门面向开发者的Coding Plan等。我认为DeepSeek推出类似的按月订阅计划只是时间问题，相信很多人都对其定价和服务水平很感兴趣。

我有很多创业者朋友，长期依靠各类大模型从事开发和业务流程。对于最高端、需要“最复杂的大脑”的任务，他们还是更信任Claude；但是在70%以上的日常任务当中，国产大模型已经完全可以做到平替。他们的模型偏好各自不同，大部分人赞同DeepSeek的性价比极高，但也指出了两个问题：

没有多模态能力，这对于需要处理多模态任务的用户来说，是个死穴；本来有很多人期待V4是个多模态模型，但很可惜，仍是文本模型。

模型更新速度不快，这要看跟谁比——有的国产大模型迭代更快，有的更慢；但是一些追求更新速度的用户，会对此比较挑剔。

当然，在以Coding为核心的生产力任务上，以上两条并不是很严重的问题。我的观点是，模型迭代速度是一个偏好问题，DeepSeek未必追求每月乃至每季度的更新；不过多模态问题肯定要在下一个版本解决了。今年年初，梁文锋署名的论文对多模态进行了讨论，很多人都很激动，认为V4必然包括多模态。明年的V5无论如何应该具备一定的多模态能力了（如果没有，算我预测失败）。

DeepSeek的涨价，倒是给了资本市场一颗定心丸：很多人害怕的“DeepSeek斩杀其他大模型”的一幕不会出现，要知道，如果这种“斩杀线”真的存在，最先被斩的肯定不是Claude，而是与DeepSeek定位相仿但性价比明显较低的其他国产大模型。假设在这轮提价过后，DeepSeek API的性价比与其他先进国产大模型拉平，或者只是略低一些，那么其他厂商就能活的比较好了。毕竟AI生产力工具的需求还处于爆发增长当中，大家都有饭吃。

需要强调的是：在现阶段，要判断谁是国产大模型的“最终赢家”，还为时太早；我们甚至连存不存在一个“最终赢家”都不知道。今年6月，GLM-5.2以强大的Coding能力登上了国产大模型的王座，一个月后又被Kimi K3取代，紧接着DeepSeek V4 Flash的全量供应再次抢走风头。

几乎同一时间，Qwen 3.8发布，我的一些开发者朋友盛赞其“Claude平替”潜力（这已经是今年第6个Claude平替了）。在海外，GPT-5.6也对Claude构成了现实的威胁，最近发布的Grok-4.5也有很大的进步。先进大模型的研发大战根本没有结束，我估计至少还需要2-3年才能尘埃落定。

我已经三天没有使用Claude Opus了，不是因为账户被封，而是因为订阅被暂停，而我不愿使用宝贵的账户余额去跑Opus 5.0。我将在下次出国旅行时尝试解决这个问题，但一切都是未知数。