智東西（公眾號：zhidxcom）
作者 | 陳駿達(dá)
編輯 | 心緣
DeepSeek漲價了。
智東西8月23日報道，8月21日，DeepSeek在其公眾號官宣了DeepSeek–V3.1的正式發(fā)布，還宣布自9月6日起，DeepSeek將執(zhí)行新價格表，取消了今年2月底推出的夜間優(yōu)惠，推理與非推理API統(tǒng)一定價，輸出價格調(diào)整至12元/百萬tokens。這一決定，讓使用DeepSeek API的最低價格較過去上升了50%。
DeepSeek在業(yè)內(nèi)曾有“價格屠夫”的稱號，在2024年5月憑借DeepSeek-V2，將API價格降至輸入1元/百萬tokens、輸出2元/百萬tokens的行業(yè)低價，一石激起千層浪。
僅在當(dāng)月，就有智譜、字節(jié)、阿里、百度、訊飛、騰訊等廠商跟進降價，最高降幅達(dá)到80%-97%，還有部分廠商直接將輕量級模型免費開放，掀起一場持續(xù)半年多的大模型價格戰(zhàn)。
▲2024年5月部分廠商發(fā)布的大模型降價通知
然而，在2025年，卻有越來越多的廠商選擇了停止降價。在國內(nèi)，“大模型六小虎”中，已有智譜、月之暗面、MiniMax、階躍星辰4家對部分API價格進行上調(diào)，百川智能、零一萬物2家保持價格不變；阿里、字節(jié)、騰訊、百度、科大訊飛、商湯等大廠們廣泛采用階梯定價策略，或是拉開“推理”與“非推理”模式差距。行業(yè)的整體API價格趨于穩(wěn)定，部分產(chǎn)品還出現(xiàn)了明顯上浮。
國際廠商雖然仍在宣稱智能將越來越便宜，但實際情況卻是，過去一年OpenAI、Anthropic、谷歌等企業(yè)的API價格基本原地踏步，甚至有小幅上漲。與此同時，訂閱方案越來越貴，頂級模型幾乎被鎖在200美元/月及以上的高價檔里，xAI甚至推出了300美元/月的訂閱方案。
在這樣的背景下，DeepSeek漲價只是更大規(guī)模行業(yè)趨勢的一個縮影：當(dāng)前，大模型價格的下行速度正逐漸放緩，頂級AI服務(wù)不再無限下探，反而開始呈現(xiàn)趨于穩(wěn)定，略有回升的態(tài)勢。
以下數(shù)據(jù)均收集于公開渠道，如有錯漏歡迎指正。
一、DeepSeek、大模型六小虎API價格普漲，但有兩家近1年沒改價
大模型價格戰(zhàn)，曾經(jīng)是2024年國內(nèi)AI圈最火的關(guān)鍵詞之一，大模型API的價格曾經(jīng)一度降至每百萬tokens幾毛錢。然而，進入2025年后，這一降價趨勢卻基本停滯，尤其是對于那些最先進的模型而言。
以DeepSeek為例，去年年底DeepSeek-V3剛剛發(fā)布時，DeepSeek進行了45天的限時優(yōu)惠，結(jié)束后，DeepSeek-Chat API（非推理API）中輸出價格從2元恢復(fù)到8元；這一API的價格將于今年9月份進一步上浮50%，至12元。
Deepseek-Reason API（推理API）的價格則相對穩(wěn)定，并且會在今年9月份將輸出價格從16元降至12元。不過，總體來看，DeepSeek API的價格還是呈上漲趨勢。
▲DeepSeek API價格變動情況（智東西制圖）
大模型六小虎中，智譜、月之暗面、百川智能、MiniMax、階躍星辰、零一萬物的價格，在2025年1季度之后，基本沒有出現(xiàn)明顯的下降。
智譜上一代GLM-4模型的API定價不區(qū)分輸入輸出與輸入token數(shù)量，統(tǒng)一為5元/百萬tokens。而其今年7月發(fā)布的GLM-4.5模型，在去除模型發(fā)布之初的限時優(yōu)惠政策后，高速推理版本（GLM-4.5-X）的輸出價格最高可達(dá)到64元/百萬tokens。
即使是按照最低檔計價（使用GLM-4.5，輸出長度小于32K，輸出長度小于0.2K，推理速度為30-50tokens/秒），其輸出價格也從5元/百萬tokens變成了8元/百萬tokens。
▲GLM-4.5定價情況（圖源：智譜開放平臺官網(wǎng)）
月之暗面2024年8月正式推出企業(yè)API，彼時在128K上下文場景中，其輸入輸出定價均為60元/百萬tokens，在業(yè)內(nèi)屬于較高水平。
今年4月，月之暗面對部分API價格進行了調(diào)整，使用其最新K1.5模型的API輸出價格降至30元/百萬tokens，但在Kimi K2推出后，128K上下文場景中的高速輸出價格又回調(diào)至64元/百萬tokens。
▲月之暗面Kimi大模型API定價變化，選取的數(shù)據(jù)均為最高檔次定價（智東西制圖）
百川智能已經(jīng)長期沒有對API價格進行調(diào)整，旗艦?zāi)Ｐ虰aichuan4的調(diào)用價格自2024年5月發(fā)布以來，一直維持在輸入輸出均為100元/百萬tokens的水平。
▲百川智能API價格表（圖源：百川智能）
2024年8月，MiniMax對其當(dāng)時的旗艦文本生成模型abab-6.5s進行了大幅度的降價，輸入和輸出價格均統(tǒng)一為1元/百萬tokens。不過，目前這一模型在其API開放平臺上已不可見。
MiniMax新一代文本生成模型MiniMax-Text-01（2025年1月發(fā)布）的定價為輸入1元/百萬tokens，輸出8元/百萬tokens；而其推理模型MiniMax-M1（2025年6月發(fā)布）的價格則采用階梯定價，最高價格為輸入2.4元/百萬token， 輸出24元/百萬token。
▲MiniMax大模型API定價變化趨勢，選取的數(shù)據(jù)均為最高檔次定價（智東西制圖）
階躍星辰以多模態(tài)為特色。今年4月，該公司發(fā)布了Step-R1-V-Mini多模態(tài)推理模型，輸出價格為8元/百萬tokens。其7月發(fā)布的新一代多模態(tài)推理模型Step 3調(diào)整為階梯定價，輸入≤4k的價格基本持平或略有下調(diào)，在最高檔（4k < 輸入≤ 64k）的價格有一定上漲，輸出價格為10元/百萬tokens。同時，Step 3最大上下文窗口為64K，較Step-R1-V-Mini的100K有所縮小。
▲階躍星辰大模型API定價變化趨勢，選取的數(shù)據(jù)均為最高檔次定價（智東西制圖）
零一萬物于2024年10月發(fā)布Yi-Lighting，價格為0.99元/百萬tokens，此后未再更新API中的模型價格。如今調(diào)用Yi-Lighting時，還會根據(jù)用戶輸入智能路由到DeepSeek-V3、Qwen-30B-A3B等模型。
▲零一萬物大模型API定價表（圖源：零一萬物）
二、多家大廠細(xì)化定價規(guī)則，有模型輸出超300字就得加錢
更為“財大氣粗”的大廠們，也在2025年放緩了模型降價的腳步。
字節(jié)跳動在2024年5月首次推出豆包Pro家族，小于32K上下文的豆包通用模型Pro輸入價格僅為0.8元/百萬tokens，輸出價格為2元/百萬tokens。字節(jié)跳動火山引擎總裁譚待在發(fā)布會上稱，這一定價“比行業(yè)價格低99.3%”。這次發(fā)布也將大模型價格戰(zhàn)推至輿論的風(fēng)口浪尖。
在32K上下文的場景下，2025年1月發(fā)布的豆包1.5 Pro與2025年7月的豆包1.6，維持了豆包通用模型Pro的價格水平。
不過，字節(jié)進一步細(xì)化了定價規(guī)則，根據(jù)輸入、輸出兩個變量調(diào)整定價。當(dāng)模型輸出超過200個token（約為300個漢字）時，豆包1.6的輸出價變?yōu)?元/百萬tokens，輸入價不變。
▲豆包1.6階梯定價細(xì)則（圖源：火山方舟）
從初代豆包Pro，到豆包1.5 Pro，再到豆包1.6，字節(jié)豆包大模型API的最高價變化趨勢如下：
▲字節(jié)跳動豆包大模型API定價變化趨勢，選取的數(shù)據(jù)均為最高檔次定價（智東西制圖）
阿里巴巴通過阿里云百煉對外提供大模型API服務(wù)，由于阿里旗下的大模型數(shù)量眾多，更新頻率較快，且有開源版與商業(yè)版之分，全部統(tǒng)計將略顯龐雜。智東西主要追蹤了2025年以來其主力商業(yè)API服務(wù)之一Qwen-Plus的價格變化。
可以看到，Qwen-Plus在今年4月份新版本推出，并引入思考與非思考模式的區(qū)別后，思考型輸出的價格來到了非思考輸出的4倍。
今年7月版本更新后，Qwen-Plus全面采用階梯定價的形式，128K輸入以下的調(diào)用價格與4月份定價持平，但當(dāng)輸入量超過128K時，價格出現(xiàn)明顯上漲，最高輸出價格達(dá)到了64元/百萬tokens。
▲阿里Qwen-Plus API價格變動情況（智東西制表）
2024年7月，百度宣布將其旗艦?zāi)Ｐ虴RNIE 4.0降價，以輸入40元/百萬tokens、輸出120元/百萬tokens的價格對外提供服務(wù)，百度后續(xù)逐漸將ERNIE 4.0的推理價格降至業(yè)內(nèi)常見的輸入4元/百萬tokens、輸出16元/百萬tokens（未查詢到這一降價的具體時間），今年3月推出的ERNIE 4.5維持了這一定價，沒有繼續(xù)下降。
▲ERNIE 4.0、ERNIE 4.5模型價格（圖源：百度）
騰訊是國內(nèi)幾家大廠中少數(shù)仍在逐漸下調(diào)大模型API價格的企業(yè)。2024年9月，騰訊發(fā)布了混元Turbo大模型，定價為輸入15元/百萬tokens、輸出50元/百萬tokens，在當(dāng)時屬于較高水平。
不過，目前混元Turbo的價格已經(jīng)降至輸入2.4元/百萬tokens、輸出9.6元/百萬tokens，2025年3月發(fā)布的混元TurboS價格則降至輸入0.8元/百萬tokens、輸出2元/百萬tokens。
▲部分騰訊混元大模型的價格（圖源：騰訊云）
科大訊飛的API服務(wù)按照token包計費，不區(qū)分輸入輸出，不同套餐折合后的token單價不同。
按照價格區(qū)間的中值計算，2024年1月推出的星火3.5的價格約為25元/百萬tokens，同年6月推出的星火4.0價格約為60元/百萬tokens，同年10月發(fā)布的星火4.0 Turbo，以及2025年1月升級后的新版星火4.0 Turbo，都維持了這一價格。
▲訊飛星火3.5、星火4.0、星火4.0 Turbo價格變化（智東西制圖）
不過，訊飛也推出了一款基于全國產(chǎn)算力訓(xùn)練的深度推理大模型星火X1，其價格約為11元/百萬tokens。
商湯旗艦?zāi)Ｐ腿杖招孪盗械腁PI價格從2024年5月的20元/百萬tokens，回落至2025年4月的9元/百萬tokens，今年7月最新發(fā)布的SenseNova-V6.5 Pro維持了這一價格。
▲對應(yīng)模型分別為日日新SenseChat-5-1202、SenseNova-V6-Pro、SenseNova-V6.5 Pro，均為當(dāng)時商湯已發(fā)布的最先進模型（智東西制圖）
三、海外大模型廠商“說一套做一套”，訂閱方案漲至200美元級別
國際主流大模型廠商之間，雖沒有出現(xiàn)明顯的價格戰(zhàn)現(xiàn)象，但“鼓吹”智能的成本將不斷降低，是海外AI圈幾位大咖們最熱衷的話題之一。
今年7月，OpenAI聯(lián)合創(chuàng)始人、首席執(zhí)行官Sam Altman說道：“智能的價格將低到無法計量，我們能將每個單位的智能的成本，每年降低至原來的1/10，至少持續(xù)5年。”
2024年9月，谷歌首席執(zhí)行官Sundar Pichai分享了同樣的觀點：“在不久的將來，智能將像空氣一樣豐富，并且基本上對所有人免費?！?/p>
近期，The Information的統(tǒng)計數(shù)據(jù)揭示了一個與上述觀點相悖的現(xiàn)實，海外主要大模型廠商的API價格在2024年7月后的1年多時間里，就沒有出現(xiàn)明顯的下降，甚至還有輕微的漲幅。
例如，OpenAI的GPT系列模型每百萬tokens的價格，自從2024年底降至12.5美元之后，便沒有繼續(xù)大幅度下探，目前維持在11.25美元的水平。
Anthropic的Claude 3、Claude 4系列模型，自推出以來就從未降價。
谷歌的Gemini Pro模型的調(diào)用價格出現(xiàn)上漲，從Gemini-1.5 Pro的12.5美元/百萬tokens漲至17.5美元/百萬tokens。
▲最先進的通用模型價格近期基本沒有出現(xiàn)下降（圖源：The Information）
過去一年中，多家海外頭部AI公司還相繼推出了月費超過200美元的高階訂閱方案。
OpenAI與Anthropic均推出了200美元/月的訂閱檔位；谷歌最新的AI Ultra捆綁包定價為249.99美元/月；xAI旗下的Grok更進一步，將其頂級訂閱方案設(shè)定為300美元/月的高價。
這些高端訂閱服務(wù)的共同特點是：用戶只有支付超高額的月費，才能使用到各家在發(fā)布會上展示的跑分最高、性能最強的旗艦?zāi)Ｐ?。無論是更強的推理能力、更長的上下文窗口，還是更精準(zhǔn)的代碼或復(fù)雜任務(wù)處理能力，均被保留在付費墻之后，高性能模型成為高付費用戶專屬的資源。
那么，究竟是什么原因，導(dǎo)致了過去一段時間內(nèi)AI服務(wù)價格下降趨勢的明顯停滯，甚至出現(xiàn)逆向走高呢？
四、算力、數(shù)據(jù)、人才價格持續(xù)推高，大模型玩家們也要考慮ROI
大模型廠商們在算力、數(shù)據(jù)以及人才等方面的巨大投入，驅(qū)動了過去1年AI模型性能的飛速提升。
算力方面，GPU的租賃價格目前已經(jīng)趨于穩(wěn)定。智東西收集的數(shù)據(jù)顯示，2024年9月左右，AWS、微軟Azure、谷歌云等主流公有云上的H100每卡時租賃價格大約在5-11美元的區(qū)間。
今年，根據(jù)算力市場數(shù)據(jù)分析公司Silicon Data的GPU價格指數(shù)，H100已經(jīng)基本穩(wěn)定在每卡時租賃價格2-3美元的區(qū)間，沒有出現(xiàn)價格的大幅度波動。
▲H100 GPU租賃價格（圖源：Silicon Data）
同時，新一代大模型無論是在訓(xùn)練還是推理階段，算力需求都在不斷增加。在與相對穩(wěn)定的GPU價格復(fù)合后，算力成本成為限制AI服務(wù)價格繼續(xù)下探的“硬門檻”之一。
數(shù)據(jù)也是當(dāng)今大模型訓(xùn)練中不可忽視的成本項。起初，由于監(jiān)管缺位，大模型訓(xùn)練數(shù)據(jù)的獲取成本相對較低。隨著相關(guān)訴訟增多和合規(guī)審查趨嚴(yán)，為了避免與數(shù)據(jù)所有者發(fā)生法律糾紛，廠商開始主動與企業(yè)簽訂合同，購買授權(quán)數(shù)據(jù)。
例如，據(jù)《華爾街日報》報道，OpenAI與美國出版集團News Corp簽署的5年數(shù)據(jù)使用協(xié)議金額可能高達(dá)2.5億美元；谷歌則與美國的貼吧類平臺Reddit達(dá)成AI使用內(nèi)容許可協(xié)議，路透社報道稱，其每年價格約為6000萬美元。
與此同時，這些模型背后人才的價格，也在水漲船高。
在國內(nèi)，獵聘大數(shù)據(jù)研究院7月份發(fā)布的《2025上半年人才供需洞察報告》顯示當(dāng)前國內(nèi)AI人才缺口已突破500萬，AI技術(shù)人員平均年薪為32.35萬元，50萬年薪以上的AI技術(shù)崗占比高達(dá)31.03%。AI技術(shù)人才的期望年資甚至高于如今的平均年資，為44.09萬元。
大洋彼岸，硅谷的AI人才爭奪戰(zhàn)打得火熱。除了那些數(shù)億美元的個別案例之外，AI人才的整體薪資水平也明顯高于其他行業(yè)。國際職場平臺Levels.FYI上的數(shù)據(jù)顯示，在舊金山灣區(qū)，ML/AI工程師的薪資中位數(shù)要比所有軟件工程師的薪資中位數(shù)高13%左右。考慮到所有軟件工程師的統(tǒng)計范疇內(nèi)包含了ML/AI工程師，后者的薪資優(yōu)勢可能更大。
▲美國舊金山灣區(qū)ML/AI工程師薪資（圖源：Levels.FYI）
五、訂閱模式面臨服務(wù)成本考驗，成本控制迫在眉睫
打造大模型的成本越來越高昂，而隨著推理模型范式的興起，以及Agent等長序列任務(wù)的出現(xiàn)，用戶的用量正在不斷攀升。大模型訂閱就像是一張“無限流量卡”，用戶用得越多，大模型廠商們提供服務(wù)的成本便越高，有部分廠商已經(jīng)被用戶逼到了入不敷出的程度。
本月，Anthropic旗下的Claude Code編程Agent便取消了200美元/月訂閱方案的無限調(diào)用大模型權(quán)限，原因是有用戶幾乎24小時不停地使用大模型，為這些用戶提供AI服務(wù)的成本已經(jīng)達(dá)到了每月數(shù)萬美元，遠(yuǎn)超訂閱方案的定價。
Anthropic更是在發(fā)布會上宣稱，Claude 4 Opus能連續(xù)7小時工作，完成編程類任務(wù)。按照Claude 4 Opus大約50 tokens/秒的推理速度計算，這一任務(wù)大約會用掉126萬個token，成本約113.4美元。
面臨高昂的服務(wù)成本，大模型廠商們紛紛祭出各種手段來降低開支。
DeepSeek在其最新一代模型中提出了多種降本方法。例如，在對DeepSeek-V3.1進行思維鏈壓縮訓(xùn)練后，模型推理時輸出token數(shù)可減少20%-50%，且各項任務(wù)的平均表現(xiàn)與DeepSeek-R1-0528持平。這意味著DeepSeek的聊天機器人，能在不影響
DeepSeek-V3.1還在一個模型內(nèi)支持了思考模式與非思考模式，開發(fā)者可通過特定標(biāo)簽控制推理的開關(guān)，進一步節(jié)省API使用成本。
騰訊混元降本的思路是架構(gòu)創(chuàng)新。在混元TurboS上，騰訊融合了兩種架構(gòu)，讓Transformer的上下文理解力與Mamba的長序列處理能力結(jié)合，實現(xiàn)性能與效率的平衡。
OpenAI在GPT-5上采取了“模型自動路由”的方式：判斷任務(wù)的復(fù)雜度，將相對簡單的需求分配給輕量模型處理，從而節(jié)省算力資源。托管GPT-5的微軟Azure稱，這一方式最高可將推理成本削減60%。
然而，問題的關(guān)鍵在于：大模型廠商和云服務(wù)提供商的成本下降，并不必然傳導(dǎo)為終端用戶與企業(yè)的使用成本下降。當(dāng)前，如何在高昂的前期研發(fā)與部署投入后，將千億美元級別的AI投資真正轉(zhuǎn)化為商業(yè)價值，已成為所有大模型玩家必須回答的問題。
結(jié)論：大模型價格還有下探空間嗎？
未來，大模型價格的下降還存在幾條路徑。一方面，隨著模型平均性能的提升，未來經(jīng)過優(yōu)化的中低端廉價模型，也可高效解決特定任務(wù)。此外，隨著大模型、芯片領(lǐng)域的基礎(chǔ)研究不斷進步，新的技術(shù)路徑持續(xù)涌現(xiàn)，或許能在不犧牲效果的前提下，進一步壓縮訓(xùn)練與推理的單位成本。
從產(chǎn)業(yè)發(fā)展的角度來看，大模型價格的階段性停滯或是回升有其價值。這為廠商回收前期巨額研發(fā)與基礎(chǔ)設(shè)施投入，維持可持續(xù)創(chuàng)新提供了緩沖期，也能推動市場加速探索明確的商業(yè)化場景和付費模式。產(chǎn)業(yè)有望借此機會，營造更為成熟、健康的生態(tài)。
