相比传统 AI（如基础版 ChatGPT），DeepSeek 的差异化在于： - 时效性：联网突破训练数据时间限制。 - 深度推理：支持假设性提问（“如果...会怎样？”）和反事实推理。

DeepSeek 的 API 定价远低于竞争对手，例如：
- 输入成本：每百万 token 仅需 0.1 元（优惠期），比 OpenAI 的 GPT-4 Turbo 便宜 96.4%。
- 输出成本：每百万 token 仅 2 元，仅为 Claude 3.5 的 1.9%。

其中的token是什么意思，怎么理解？

DeepSeek-R1-联网满血版
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好的，用户的问题是关于DeepSeek API定价中的“token”是什么意思，以及如何理解。首先，我需要明确用户可能对token这个概念不太清楚，尤其是在大模型API定价中的具体含义和应用。用户还提到了DeepSeek的定价远低于竞争对手，比如输入和输出成本的具体数值，这可能暗示他们想了解token的计算如何影响成本，或者为什么不同模型的定价差异如此之大。

首先，我需要回顾搜索结果中的相关信息。在搜索结果中，多个来源提到了DeepSeek的API定价策略，尤其是优惠期结束后的价格调整。例如，搜索结果[1]、[2]、[4]、[5]、[7]、[9]都详细描述了价格变动，包括输入和输出token的费用。此外，搜索结果[9]提到“Token是模型用来表示自然语言文本的最小单位，可以是一个词、一个数字或一个标点符号等。”这应该是定义token的关键点。

接下来，我需要确认其他来源是否提供了更详细的解释，或者是否有不同的定义。例如，搜索结果[12]在介绍DeepSeek时提到其模型参数和训练成本，但并未直接定义token。不过，用户的问题主要集中在token本身，而不是模型结构或训练成本，因此需要集中精力在那些明确解释token的搜索结果上。

在搜索结果[9]中，明确指出token是自然语言文本的最小单位，可能包括词、数字或标点符号。这与其他大模型如GPT系列中的token定义是一致的，通常一个token可以对应一个单词的一部分，尤其是英文中，由于分词方式的不同，一个单词可能被分成多个token。例如，在英文中，“unhappy”可能会被分成“un”和“happy”两个token，而中文由于是字符型语言，通常一个字就是一个token，但有时组合词可能会被分成多个token，具体取决于分词器的处理方式。

接下来，用户提到的DeepSeek在优惠期的输入成本为每百万token 0.1元，输出成本为2元，而对比OpenAI的GPT-4 Turbo和Claude 3.5的价格差异显著。这里需要解释为什么token的数量会影响成本，以及不同模型的定价策略差异。例如，OpenAI的定价通常以每千或每百万token计费，而DeepSeek在优惠期的低价可能是一种市场推广策略，如搜索结果[1]、[4]提到的优惠体验期结束后价格上调，吸引用户尝试。

此外，搜索结果中还提到，DeepSeek的定价调整后，输入token费用统一为每百万2元，输出为8元，涨幅较大，这可能影响用户的实际使用成本。因此，用户可能需要了解token的计算方式，以便估算实际使用中的费用。例如，处理一段文本需要多少token，输入和输出分别如何计算。

另外，搜索结果[8]提到DeepSeek的技术争议，包括是否使用蒸馏技术，但这对用户当前的问题影响不大，可以忽略。而搜索结果[10]、[11]提到车企和金融机构接入DeepSeek模型的应用案例，但同样与token定义无关，可以暂时不参考。

总结来