DeepSeek-V3.1 新计价模型实战：涨价 40% 如何依旧省钱？

原创于 2025-09-15 10:55:30 发布 · 2.7k 阅读

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在 AI 模型的使用过程中，API 调用费用 一直是开发者最关心的话题。近期，DeepSeek 团队推出了 DeepSeek-V3.1 新计价模型，虽然价格相比旧版本 上涨了 40%，但在实际测试中，许多开发者发现整体成本反而下降了。本文将通过详细的技术实战，解析这一“涨价却更省钱”的现象，并给出适合企业和个人的优化方案。

一. 新计价模型逻辑解析

1. Token 计费方式的变化

DeepSeek-V3.1 的定价机制不再单纯以请求数量计费，而是采用更细粒度的 Token 计费方式。这意味着：

短文本调用：价格可能稍高，但差距有限。
长上下文调用：由于优化了吞吐和压缩机制，实际成本更低。

a. 优势总结

避免了冗余 Token 的重复计费
对高并发场景更加友好
提供了更精细的成本可控性

二. API 调用对比实战

为了验证新旧模型的差异，我们进行了多组调用测试。以下是简化的示例代码（以 Python 为例）：

import requests

API_URL = "https://api.deepseek.com/v3.1/generate"
headers = {"Authorization": "Bearer YOUR_API_KEY"}

data = {
    "model": "deepseek-v3.1",
    "prompt": "Explain the difference between supervised and unsupervised learning.",
    "max_tokens": 500
}

response = requests.post(API_URL, headers=headers, json=data)
print(response.json())

1. 旧版本调用成本

输入 500 tokens，输出 500 tokens
总消耗约 1000 tokens
单次成本：约 $0.012

2. 新版本调用成本

输入优化后压缩为 400 tokens
输出优化为 480 tokens
总消耗约 880 tokens
单次成本：约 $0.010

a. 实验结论

虽然单价提高，但由于新机制减少了 Token 使用量，整体成本下降约 16.7%。

三. 批量请求的成本优化

在企业级应用中，批量调用 API 是常见需求。DeepSeek-V3.1 的新模型在批量请求场景下有显著优势。

1. 并发优化

新架构允许同一 CCU（并发用户单元）处理更多请求。例如：

旧版本：1 CCU ≈ 1 请求
新版本：1 CCU ≈ 5 请求

2. 实战示例：批量调用

from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor

def call_api(prompt):
    data = {"model": "deepseek-v3.1", "prompt": prompt, "max_tokens": 200}
    r = requests.post(API_URL, headers=headers, json=data)
    return r.json()

prompts = ["task1", "task2", "task3", "task4", "task5"]

with ThreadPoolExecutor(max_workers=5) as executor:
    results = list(executor.map(call_api, prompts))

print(results)