价格上涨！全球六大模型对比：DeepSeek不再是性价比之王

2025年02月12日17:03:05 科技 1030

伴随着优惠期的结束，DeepSeek-V3 API 价格上调了。

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：

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。

图/ DeepSeek

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。

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。

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。

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。

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。

以 Google Gemini 2.0 系列中对标 GPT-4o 的“中杯”Gemini 2.0 Flash 为例，每百万 tokens 的价格也来到了：

输入 0.1 美元/ 输出 0.4 美元（分别约合人民币 0.73 元和 2.9 元）。

Gemini 2.0 Flash API 价格，图/谷歌

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。

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？

全球六大模型PK，DeepSeek性价比优势正在减弱

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。

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：

- GPT-4o
- Claude-3.5-Sonnet
- Gemini-2.0-Flash
- Qwen2.5-Max
- MiniMax-Text-01

其实从各家看齐的模型就能看出，基本离不开 GPT-4o、Claude-3.5-Sonnet 两大闭源顶级模型，不管是 DeepSeek 官方就直言 V3 在性能看齐 GPT-4o，另外不管通义千问（Qwen）还是 MiniMax，往往在对比也都是以 GPT-4o、Claude-3.5-Sonnet 为目标。

Qwen2.5-Max 跑分对比图，图/阿里

此外，Google 最近两年也基本追上了领先水平，在 Gemini-2.0-Pro 对标 OpenAI-o1、DeepSeek-R1 之余，Gemini-2.0-Flash 则是再次惊到了不少人。与此同时，阿里也在稍早前推出了号称超越 DeepSeek-V3 的 Qwen2.5-Max，还有国内 AI 创业公司 MiniMax 推出的 MiniMax-Text-01，同样有很强的竞争潜力。

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：

（单位：每百万 tokens，数据来源：官网）图/雷科技

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。

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。

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。

Hailuo AI 是 MiniMax 旗下服务，图/ MiniMax

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，。

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。

DeepSeek-V3 最便宜，但不再是“闭眼选”的对象

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？

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。

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。

图/ DeepSeek

但今天的市场变了。

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。

而在海外市场，DeepSeek-V3 也要面对 Gemini 2.0 Flash 的威胁。不仅 Google 的 API 价格综合来看已经非常接近 DeepSeek（输入 $0.10 / 输出 $0.40），同时 Google 生态整合能力（直接访问 Google 搜索、整合 Gmail、YouTube、Google Drive）也足以让它成为许多企业的首选。

在这种情况下，开发者会如何决策？

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。

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。

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。