DeepSeek 的定价重塑了企业级 AI 规模应用的价值等式。2026 年 5 月 23 日,该公司将 V4-Pro API 的 75% 折扣永久锁定,价格约为每百万输入 token 0.435 美元、每百万输出 token 0.87 美元。作为对比,OpenAI 的 GPT-5.5 输入价格为每百万 token 5 美元、输出为 30 美元;这使得 DeepSeek 在输入上便宜约 7 倍,在输出上比 Anthropic 的 Claude Sonnet 或 OpenAI 的 GPT-5.5-Med 便宜 17 倍。
对于运行大规模智能体工作流或高容量文本生成的企业来说,这些倍数很快转化为每年五到六位数的节省。DeepSeek 支持 100 万 token 的上下文窗口和多达 384,000 个输出 token,并兼容 OpenAI 和 Anthropic 的 API 格式以简化迁移。这一降价并非短期促销;DeepSeek 押注自己能长期维持这一价格水平,迫使其他模型提供商要么跟进降价,要么在对成本敏感的工作负载上失去市场份额。
Ramp 的 2026 年 6 月报告分析了其平台上超过 5 万家美国企业的信用卡支出记录。报告发现,DeepSeek 在「趋势软件供应商」榜单上名列第一——该指标衡量相对于规模的新业务增长——超过了 PheedLoop 和 Fireworks AI 等供应商。
关键细节在于支付模式:被追踪的企业直接向 DeepSeek 支付其官方托管 API 的费用。这意味着它们的提示词和输出数据直接经过 DeepSeek 的服务器——这些服务器位于中国——而非将开源模型部署在自己基础设施上。这种直接 API 使用与之前的开源权重采用峰值截然不同,后者往往由爱好者或小规模实验驱动。
趋势指数捕捉的是新业务势头,而非总支出的分配。Anthropic 和 OpenAI 仍是整体企业份额中的主导供应商,分别占跟踪市场的 34.4% 和 32.3%。这一差距表明,大多数大规模生产工作负载仍运行在成熟的美国供应商上;但同时,新的采购决策——尤其是来自中型市场公司和 AI 预算有限的团队——正转向更便宜的替代方案。
DeepSeek 的定价要求美国企业将数据发送至位于中国的服务器,这一点引发了安全研究人员的强烈警告。9to5Mac 的「安全咬一口」报告指出,无论 per-token 折扣多低,员工输入模型的任何敏感信息都构成了使用该服务的真实成本。合规团队在面对 GDPR 等行业特定数据本地化法规或企业数据分类政策时,必须判断哪些数据可以合法地传递给位于中国的推理端点。
目前,支出数据表明,对许多公司来说,成本差异超过了感知的合规风险——或者那些刷公司卡的团队尚未完全意识到数据的去向。无论如何,如果没有重大安全事件或监管干预,这一趋势不太可能逆转。
DeepSeek 的策略是追求 API 层的量化和商品化。其更小的 V4 Flash 模型定价更为激进,按 per-token 计算比 Anthropic 的 Claude Haiku 便宜 10 到 25 倍。这种经济模式挤压了推理层的利润空间,将价值进一步推向定制化应用和安全保障。
对于在 2026 年中评估下一份 AI 合同的企业买家来说,问题不再是 DeepSeek 是否提供最低的原始价格——确实是最低的,且差距明显——而是运营节省是否足以证明将数据路由到完全受中国数据法律约束的供应商是合理的。Ramp 的数据表明,对于越来越多的美国公司而言,截至 2026 年 6 月的答案是肯定的。
DeepSeek 的定价重塑了企业级 AI 规模应用的价值等式。2026 年 5 月 23 日,该公司将 V4-Pro API 的 75% 折扣永久锁定,价格约为每百万输入 token 0.435 美元、每百万输出 token 0.87 美元。作为对比,OpenAI 的 GPT-5.5 输入价格为每百万 token 5 美元、输出为 30 美元;这使得 DeepSeek 在输入上便宜约 7 倍,在输出上比 Anthropic 的 Claude Sonnet 或 OpenAI 的 GPT-5.5-Med 便宜 17 倍。
对于运行大规模智能体工作流或高容量文本生成的企业来说,这些倍数很快转化为每年五到六位数的节省。DeepSeek 支持 100 万 token 的上下文窗口和多达 384,000 个输出 token,并兼容 OpenAI 和 Anthropic 的 API 格式以简化迁移。这一降价并非短期促销;DeepSeek 押注自己能长期维持这一价格水平,迫使其他模型提供商要么跟进降价,要么在对成本敏感的工作负载上失去市场份额。
Ramp 的 2026 年 6 月报告分析了其平台上超过 5 万家美国企业的信用卡支出记录。报告发现,DeepSeek 在「趋势软件供应商」榜单上名列第一——该指标衡量相对于规模的新业务增长——超过了 PheedLoop 和 Fireworks AI 等供应商。
关键细节在于支付模式:被追踪的企业直接向 DeepSeek 支付其官方托管 API 的费用。这意味着它们的提示词和输出数据直接经过 DeepSeek 的服务器——这些服务器位于中国——而非将开源模型部署在自己基础设施上。这种直接 API 使用与之前的开源权重采用峰值截然不同,后者往往由爱好者或小规模实验驱动。
趋势指数捕捉的是新业务势头,而非总支出的分配。Anthropic 和 OpenAI 仍是整体企业份额中的主导供应商,分别占跟踪市场的 34.4% 和 32.3%。这一差距表明,大多数大规模生产工作负载仍运行在成熟的美国供应商上;但同时,新的采购决策——尤其是来自中型市场公司和 AI 预算有限的团队——正转向更便宜的替代方案。
DeepSeek 的定价要求美国企业将数据发送至位于中国的服务器,这一点引发了安全研究人员的强烈警告。9to5Mac 的「安全咬一口」报告指出,无论 per-token 折扣多低,员工输入模型的任何敏感信息都构成了使用该服务的真实成本。合规团队在面对 GDPR 等行业特定数据本地化法规或企业数据分类政策时,必须判断哪些数据可以合法地传递给位于中国的推理端点。
目前,支出数据表明,对许多公司来说,成本差异超过了感知的合规风险——或者那些刷公司卡的团队尚未完全意识到数据的去向。无论如何,如果没有重大安全事件或监管干预,这一趋势不太可能逆转。
DeepSeek 的策略是追求 API 层的量化和商品化。其更小的 V4 Flash 模型定价更为激进,按 per-token 计算比 Anthropic 的 Claude Haiku 便宜 10 到 25 倍。这种经济模式挤压了推理层的利润空间,将价值进一步推向定制化应用和安全保障。
对于在 2026 年中评估下一份 AI 合同的企业买家来说,问题不再是 DeepSeek 是否提供最低的原始价格——确实是最低的,且差距明显——而是运营节省是否足以证明将数据路由到完全受中国数据法律约束的供应商是合理的。Ramp 的数据表明,对于越来越多的美国公司而言,截至 2026 年 6 月的答案是肯定的。