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即刻估算你的 DeepSeek API 成本

免费 DeepSeek API 价格计算器 — 拖动滑块,估算忙闲时成本

对比 DeepSeek V4 Flash、V4 Pro 及竞品模型价格。调整输入/输出 Token 数量、缓存命中率与忙时占比,查看真实的成本预估。


如何估算月用量

100万500亿
10万50亿
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0%100%

命中率越高,成本越低。DeepSeek 缓存命中的输入按未命中价格的 1/50 计费(高峰/闲时同比例)。

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0%100%

高峰时段为北京时间 9:00–12:00、14:00–18:00;其余均为空闲时段,价格为高峰时段的一半。夜间批量任务大多落在闲时,交互类流量更偏向忙时。

DeepSeek V4 Flash¥14.11
DeepSeek V4 Pro¥57.54
GPT-5.6 Sol¥427.80
Flash ×4.4Pro ×1.1
GPT-5.6 Terra¥171.12
Flash ×1.8Pro ×0.4
GPT-5.6 Luna¥17.11
Flash ×0.2Pro ×0.0
Claude Opus 5¥393.30
Flash ×4.0Pro ×1.0
Claude Sonnet 5¥157.32
Flash ×1.6Pro ×0.4
Claude Haiku 4.5¥78.66
Flash ×0.8Pro ×0.2

如何估算月用量

如果你手头还没有账单导出,可以先从产品流量倒推:每天请求数、平均 Prompt 长度、平均回复长度,以及预期缓存复用率。

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1. 先估算请求量

统计应用在正常一天会发出多少请求,再乘以 30。把活动高峰和日常基线拆开估算更靠谱。

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2. 再估算输入 / 输出 Token

挑几组有代表性的 Prompt,估算平均输入和输出 Token。做预算时,稳定的口径往往比极致精确更重要。

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3. 最后补上缓存假设

如果系统提示词和上下文复用很高,就用更高的命中率建模;如果每次请求都很独特,就先按接近 0% 估算,把缓存收益当成上行空间。

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4. 最后估算忙时占比

北京时间高峰窗口(9:00–12:00、14:00–18:00)内的请求按全价计费,其余时间半价。夜间批量任务大多在闲时,交互类工具更偏向忙时。


计费模型怎么理解

未命中的输入 Token

这部分按模型标准输入价计费。当缓存命中率较低时,大 Prompt 往往是总成本的主导项。

命中的缓存输入 Token

当前缀命中历史请求时,DeepSeek 会按更低的缓存命中价格计费,而不是全额输入价格。

输出 Token

模型生成的输出会单独计费。在 Agent 或深度推理场景里,输出成本本身也可能成为主要开销。

高峰与闲时计价

DeepSeek 在高峰时段(北京时间 9:00–12:00、14:00–18:00)按全价计费,其余时间按 50% 收费。如果流量主要是夜间批量任务或定时脚本,闲时半价能显著降低成本。


基于 2026 年 9 月公开发布的 API 定价(美元 / 百万 token,标准档)。GPT-5.6 Luna 于 2026 年 7 月 30 日降价 80%、Terra 降价 20%;OpenAI 与 Anthropic 的 Batch API 均为离线任务提供五折优惠。DeepSeek V4 Flash 于 2026 年 9 月 10 日调整价格(高峰输入 ¥2.00 / 输出 ¥8.00 / 缓存命中 ¥0.04,闲时减半)。DeepSeek 价格为每百万 Token 人民币(高峰 / 闲时)。实际费用因使用模式和缓存效率而异。

模型输入 / 百万 Token输出 / 百万 Token缓存命中 / 百万 Token备注
DeepSeek V4 Flash高峰 ¥2.00闲时 ¥1.00高峰 ¥8.00闲时 ¥4.00高峰 ¥0.04闲时 ¥0.02高峰:北京时间 9–12 点与 14–18 点;闲时半价
DeepSeek V4 Pro高峰 ¥9.00闲时 ¥4.50高峰 ¥27.00闲时 ¥13.50高峰 ¥0.30闲时 ¥0.15高峰:北京时间 9–12 点与 14–18 点;闲时半价
GPT-5.6 Sol¥34.50¥207.00¥3.45
GPT-5.6 Terra¥13.80¥82.80¥1.38
GPT-5.6 Luna¥1.38¥8.28¥0.14
Claude Opus 5¥34.50¥172.50¥3.45
Claude Sonnet 5¥13.80¥69.00¥1.38
Claude Haiku 4.5¥6.90¥34.50¥0.69

如何解读计算结果

高频常规任务优先看 Flash

如果工作负载重复度高、又对延迟敏感,DeepSeek V4 Flash 往往是成本规划的基准下限。

只有质量收益覆盖价差时再上 Pro

关键不在于 Pro 是否更贵,而在于它是否能减少重试、人审和下游错误,从而抵掉这部分价差。

竞品比较要带入你的真实流量结构

列表价格看起来贵的模型,放到特定窄任务里仍可能合理。定栈前请用你自己的 Token 结构再跑一遍计算器。


每个模型的完整定价页面

每个模型都有独立的定价深度页,包含高峰/闲时单价、缓存命中价格、适用场景与常见问题。


我们正在使用的好工具

我们正在使用这些工具自己进行开发和部署,好用,就推荐了。