DeepSeek V4系列缓存命中价格永久下降至首发价1/10 缓存命中起步价降至2分钱
好,我现在要帮用户总结这篇文章的内容。用户的要求是用中文,控制在100字以内,不需要特定的开头,直接写描述。首先,我需要仔细阅读文章内容,抓住主要信息。 文章主要讲的是深度求索公司调整了DeepSeek V4系列的价格,特别是缓存命中的价格下调到了首发价的十分之一。Pro模型的价格也有所优惠,尤其是在促销期间。这些调整旨在吸引更多用户使用Pro模型,改善V4系列的口碑问题。此外,文章提到促销结束后价格会恢复原价,所以用户可能需要等到下半年硬件升级后才能看到更大的价格下调。 接下来,我需要将这些信息浓缩到100字以内。重点包括:价格下调、吸引用户体验Pro模型、扭转口碑问题以及促销结束后的价格情况。同时,要保持语言简洁明了。 最后,确保总结准确反映原文内容,并且符合用户的格式要求。 </think> 深度求索下调DeepSeek V4系列缓存命中价格至首发价的1/10,Pro模型叠加优惠后大幅降价。此举旨在吸引更多用户体验Pro模型并改善V4系列口碑问题。促销结束后Pro模型价格仍较高,需等待硬件升级后进一步降价。 2026-4-27 04:6:39 Author: www.landiannews.com(查看原文) 阅读量:22 收藏

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#人工智能 深度求索将 DeepSeek V4 系列缓存命中价格永久下调到首发价 1/10,Flash 模型缓存命中价从 2 毛钱降到 2 分钱,Pro 模型叠加优惠活动后从 1 元下降到 2 分 5 厘。当然促销结束后 Pro 还是比较贵的,命中缓存 0.1元,未命中缓存 12 元、输出 24 元,这些调价和优惠活动应该会吸引更多用户使用 Pro 模型,扭转 V4 系列的口碑问题。查看详情:https://ourl.co/112831

前文蓝点网提到深度求索为 DeepSeek V4 Pro 模型推出限时优惠活动,优惠活动到 2026 年 5 月 5 日 23:59 结束,优惠期限内该模型缓存命中、缓存未命中和输出价格均为原价的 2.5 折,这可以让更多用户体验新模型的智能提升。

现在深度求索还在继续更新价格体系,该公司宣布将缓存命中的价格调整为首发价的 1/10,缓存命中价格调整适用于 DeepSeek V4 Flash 和 Pro,这个价格可以说是白菜价,哪怕模型能力差点也是完全可以接受的。

DeepSeek V4系列缓存命中价格永久下降至首发价1/10 缓存命中起步价降至2分钱

更新后的价格清单:

  • DeepSeek V4 Flash:原百万输入命中缓存 0.2 元,调整后为百万输入命中缓存 0.02 元
  • DeepSeek V4 Flash:百万输入未命中缓存 1 元,价格未调整
  • DeepSeek V4 Flash:百万输出 2 元,价格未调整
  • DeepSeek V4 Pro:原百万输入命中缓存为 1 元,调整后百万输入命中缓存为 0.1 元
  • DeepSeek V4 Pro:百万输入未命中缓存 12 元,价格未调整,限时促销价为 3 元
  • DeepSeek V4 Pro:百万输出为 24 元,价格未调整,限时促销价为 6 元

吸引更多用户使用 DeepSeek V4 模型和扭转口碑:

DeepSeek V4 系列模型的发布时间已经非常迟,其他竞争对手都已经陆续发布智能化程度更高的新模型,从评测和体验来看 DeepSeek V4 Pro 相当于 Claude Sonnet 4.6 而且要比 Claude Opus 4.6 深度思考要差,DeepSeek V4 Flash 模型较 DeepSeek V3.2 的提升并不是非常明显。

更大的问题在于 DeepSeek V4 Pro 价格太高以至于没有明显的竞争优势,更多用户本着便宜的原则使用的都是 DeepSeek V4 Flash 模型,这也导致 DeepSeek V4 系列口碑不怎么好,所以深度求索推出限时优惠活动也可以吸引更多用户尝试 Pro 模型。

现在大幅度下调缓存命中价格同样也可以吸引更多用户使用,例如 Flash 模型百万输入命中缓存低至 2 分钱,Pro 模型百万输入命中缓存低至 0.1 元,促销期间低至 0.025 元,与 Flash 模型相差不大,所以使用 Pro 模型的用户可能会快速增加。

至少 Pro 模型在智能化程度上要远胜于 Flash 模型,所以这也可以扭转 DeepSeek V4 的口碑问题,但促销时间在 5 月 5 日就结束了,恢复原价后价格还是太高太高,还是得等下半年深度求索的硬件到位后才能大幅度下调 Pro 价格。

via DeepSeek


文章来源: https://www.landiannews.com/archives/112831.html
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