曾几何时■◆■★，开发者在选择大模型时，往往面临「性能 VS◆■■★◆. 成本」的权衡。GPT-4o 无疑是最强大的模型，但动辄每百万 tokens 输入 $2■★◆.50、输出 $10◆◆★◆，让许多创业团队望而却步。Claude 3.5-Sonnet 的价格更贵，尽管它在长文本推理上表现出色★■◆■，但$3.00/$15.00 的 API 价格也不是一般公司能负担的。

　　比如说新一轮大模型中的「搅局者」MiniMax-Text-01，尽管有着最低的输出价格◆■★■★★，以及最长的上下文窗口■■■，但并仅限文本★★◆★■。当然◆◆◆，MiniMax 同时也发布了单独的视觉多模态模型 MiniMax-VL-01。

　　GPT-4o 和 Claude 3.5-Sonnet 依然是最昂贵的模型，价格高出 DeepSeek-V3 近 10 倍，但其在多模态、泛化能力以及综合能力上的优势依然存在，不少开发者可能还不会放弃■★。

　　从开发者的角度来看，DeepSeek-V3 仍然值得使用■◆■◆■，但已经不再是「闭着眼选」的最优解。

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　　相比之下，DeepSeek-V3 的超低价策略让它一度成为「最划算的高端 LLM」■◆，尤其是在代码、数学推理和中文任务上具备稳定的竞争力。

　　价格调整★■◆◆，也意味着 DeepSeek-V3 从「试运营」的阶段进入到一个新的市场阶段。在AI 领域，API 价格变动远不只是一次简单的调价，而是当下大模型市场竞争格局变化的一个缩影，尤其是在 DeepSeek-V3、GPT-4o 等非推理类的大模型上。

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　　如果说 AI 价格战是一场不见硝烟的持久战，那么 DeepSeek-V3 这次调整◆◆■◆◆，可能才刚刚拉开真正的较量■■。但同时也要说，对于用户来说选择可能还不一样。

　　事实上★◆◆■★，全球大模型市场卷到今天，已然进入了白热化的阶段■■★★，单独讨论性能或者价格很难说明什么，关键还是要看性能和价格的平衡★◆★★■★，这也是大模型市场目前竞争的关键。

　　至于 Qwen2■■.5-Max，官网仅显示 Qwen-Max 型号模型的定价为输入 2.4 元、输出 9◆★.6 元（输入 $1.60，输出 $6.40），并没有明确指出 Qwen2◆★◆★■.5-Max 的定价，可能会调整策略◆★★，因此还要继续观望。

　　从价格的简单对比来看，DeepSeek-V3 仍然是最便宜的高性能大模型之一，但它的性价比却不再是独一档的存在。

　　尤其是高峰时段，DeepSeek-V3（或者 R1） 经常无法正常响应★■◆，甚至连基础对话任务都无法完成。相比之下，OpenAI 的 ChatGPT Plus 订阅虽然收费，但稳定性很高，让不少用户仍然愿意为「流畅体验」买单，包括小雷在内■◆◆★■。

　　之所以选择这六款模型进行对比，是因为它们的性能已经进入同一梯队，虽然各有侧重，但在不同场景下都能提供非常出色的性能表现。同时雷科技也整理了这六款模型在 API 定价上的最新情况：

　　而 Gemini 2.0 Flash 在系列中定位「中端旗舰」，输入价格仅 0.1 美元，虽然比 DeepSeek-V3 稍贵一些，但输出价格更加便宜★■★◆，仅 0.4 美元◆■■■，性价比可以说非常逼近 DeepSeek■■◆★★，而且还拥有 Google 强大的搜索和内容生态◆◆◆■◆★，。

　　2025 年 2 月 9 日◆■◆■★◆，DeepSeek-V3 结束了发布之初宣布的优惠价格，从原来的输入价格（缓存命中/缓存未命中）每百万 tokens 0.1 元/1 元、输出价格每百万 tokens 2 元，分别有不同程度的上调：

　　如果说 DeepSeek-V3 的杀手锏是「高性能+低价格」形成的「平替」能力，那么现在，它的价格似乎不再那么独领风骚，而 MiniMax★■◆■、Google 的新一代大模型正在补齐成本和性能上的短板★★，逼近它的竞争优势★◆。

　　如果是对成本极度敏感的初创团队，DeepSeek-V3 可能仍是很好的选择。它的输入价格不仅远低于 GPT-4o 和 Claude，甚至比 Gemini 2.0 Flash 还便宜。如果你的应用主要是标准对话、代码生成、中文处理任务◆◆，DeepSeek-V3 依然是最具性价比的 LLM。

　　大模型的 API 费用直接决定了大模型在企业级应用和开发者生态中的吸引力★■★★■★，尤其是主流大模型之中★◆■◆■★。在 DeepSeek 分别推出 V3 与 R1 之前，OpenAI 和 Anthropic 依靠封闭生态的高端模型占据主导，而 DeepSeek-V3 通过极具性价比的 API 迅速杀入战场★★，成为开发者最炙手可热的选择★◆■◆。

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　　而在 DeepSeek 席卷全球之后，大模型市场也陆续出现了多个重量级选手，API 价格战也愈演愈烈■◆■。想要了解 DeepSeek-V3 目前的性价比和竞争优势，当然也要对比目前最新一代顶级大模型中性能接近（对齐）的几款大模型★★：

　　这可能也是「当红炸子鸡」DeepSeek 当下很重要的一个问题，要么扩大基础设施，要么提供付费订阅「门槛」，不然很难解决问题。

　　许多人第一次接触 DeepSeek-V3（或者 R1），并不是通过 API，而是 DeepSeek 官方网页或者 APP 提供的服务■■■★◆★：免费，而且可以随时体验到全球顶级的 AI。但在现实中，这种免费还伴随着「服务器繁忙」的提示■★◆■，让用户体验大打折扣。

　　不仅仅是 OpenAI 和 Anthropic 都在推出更有价格竞争力的模型，越来越多的竞品正在迅速崛起■★★★★■，尤其是这段时间，Google（Gemini）、阿里（通义千问）、以及另一家「新生代」国产大模型 MiniMax 分别都推出了新一代的大模型，在性能和价格上对齐 DeepSeek-V3◆■★■◆★、DeepSeek-R1。

　　但如果你的应用涉及超长上下文、跨平台生态整合■◆★★◆，或是需要更高泛化能力，那么 Gemini 2.0 Flash 可能会成为更好的选择。DeepSeek-V3 的主要问题在于它的性价比优势已经不再「独一无二」，它依然便宜★★■，但不再是唯一的低价高性能选择◆■★◆■★。

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　　每百万 tokens 输入价格为 0.5 元（缓存命中）、2 元（缓存未命中）◆■■★◆，输出价格为 8 元■◆◆◆■。

　　但现在■■◆★◆，DeepSeek-V3 面临的挑战明显在加剧——你没看错，“当红炸子鸡”DeepSeek也面临着挑战。

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　　毫无疑问，DeepSeek 改变了整个大模型行业■◆■★■，但在越来越多强有力竞争对手的围攻下，它的性价比仍然是最强的吗■■★■？DeepSeek-V3 还能保持曾经的性价比神话吗？

　　同为国产★■★◆◆■、开源免费的大模型，MiniMax-Text-01 不仅能提供4M tokens 的超长上下文窗口■■★◆，更是以输入 1 元/输出 8 元的 API 价格，直接冲击 DeepSeek-V3 的市场定位◆★。对于需要处理长文本的应用★■★★■，比如法律咨询◆■、合同分析、长篇内容摘要，MiniMax 成为更具吸引力的选择◆■★■。

　　尽管比起之前的价格有不小的上涨，尤其是缓存命中和输出的价格是原来的 4-5 倍，但 DeepSeek-V3 的价格整体仍然远低于目前最顶尖的闭源大模型 GPT-4o 和 Claude-3■◆★.5-Sonnet。

　　API 价格是开发者评估大模型的第一道门槛★■★，但它并不是唯一的决定因素◆◆★■。当价格的优势被竞争对手逐步逼近★■◆■，DeepSeek-V3 还能维持它的市场吸引力吗？