目前DeepSeek-V3 API服务的优惠价格体验期已结束，从2月9日起实施新的价格：
每百万输入Tokens 0.5元（缓存命中）/2元（缓存未命中），每百万输出tokens 8元，是体验期的4倍。
其实，这种策略并不罕见，很多AI公司都会先通过低价策略吸引用户，然后再恢复或上调价格。
DeepSeek优惠期吸引了一大批开发者，现在价格回归合理水平，也算是意料之中。
这次价格上涨的是DeepSeek-V3，不少小伙伴不清楚DeepSeek-V3和DeepSeek-R1有什么区别，今天我们就来一探究竟！
01
推理能力
DeepSeek-V3
主要是大语言模型（LLM），可以处理各种日常任务，比如文本生成、翻译、代码补全等。
它的核心机制是Mixture-of-Experts（MoE），简单理解就是“专家分工合作”，从不同的子模型中选择最合适的来完成任务。
这个模型类似于GPT-4o，适合大多数需要自然语言处理的任务。
DeepSeek-R1
主打复杂推理，专门用于解决需要深度分析的问题，尤其适用于编码挑战、数学问题、逻辑推理等。
它采用强化学习，通过“让AI自己思考并优化推理路径”的方式提升能力。
💡 通俗点讲，V3是个“通才”，啥都会一点，适合日常对话和通用任务；R1则是“学霸”，特别擅长复杂逻辑和高难度推理。
02
速度和效率
DeepSeek-V3
得益于MoE架构，响应速度很快，适合实时交互。
DeepSeek-R1
需要“思考”一会儿后才输出答案，所以速度比V3慢很多。
💡 换句话说，V3是“秒回型”，R1是“沉思型”。如果你急着要答案，V3更合适；如果你想要一个经过深思熟虑的答案，那R1值得等待。
03
适用场景
DeepSeek-V3
适合文章写作、代码补全、日常问答等。
DeepSeek-R1
适合复杂推理、算法挑战、数学证明等。
💡 举个例子，如果你要找个AI写篇文章，V3就够用了；但如果你在刷LeetCode高难度题，R1可能更靠谱。
价格上调后，DeepSeek的API性价比确实下降了，尤其是对预算有限的小团队来说，这可能是个压力。
不过，即使涨价，DeepSeek-V3的价格依然比GPT-4o便宜不少。从整体来看，它依然是市场上较具竞争力的选择。
DeepSeek的涨价虽然让部分用户不爽，但本质上也是行业发展的正常现象。对于开发者来说，选择最适合自己需求的模型，才是最重要的！
你怎么看DeepSeek的这次涨价？欢迎留言聊聊！
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