即使調價後,DeepSeek 相較許多美國封閉模型仍然便宜。較早報導曾列出 V4-Pro 每 100 萬輸出 Token 約 0.87 美元的促銷價格,遠低於當時部分美國領先模型的歷史價格。換句話說,DeepSeek 的成本優勢被削弱了,但並未消失。
假設開發者每月只計算 1,000 萬個 V4-Pro 輸出 Token:
因此,單看輸出 Token,每月帳單約增加 11.10 至 30.90 美元。以上尚未計入輸入 Token、快取命中費用、稅項或其他平台費用。
在正式上線的應用程式中,真正棘手的可能不是輸出量,而是整體工作負載組成。若系統使用很長的提示詞、快取重用率低,或流量大多落在尖峰時段,實際漲幅可能與單純估算不同。批次工作能否移至離峰時段,以及快取命中率有多高,將變成成本管理的重要指標。
OpenAI 宣布,GPT-5.6 Luna 將成為 ChatGPT Free 與 Go 用戶的預設模型,同時開放無限文字聊天,並加入讓使用者處理較難問題的 Think 按鈕。
不過,「無限」需要仔細理解:無限適用於文字聊天,並不代表所有 ChatGPT 功能都沒有上限。檔案上傳、圖片、語音、圖片生成及其他工具仍有使用限制,且整體服務受防止濫用的機制約束。
這是一種消費者分發策略,而不是 API 降價。OpenAI 正降低日常使用 ChatGPT 的門檻,讓具備更強能力的模型留在預設體驗中。根據 TechCrunch 對該公告的報導,ChatGPT 當時每週使用者已超過 10 億。
低 Token 價格曾幫助中國模型快速取得開發者流量。Vercel AI Gateway 的一項數據顯示,中國開發的開放權重模型在 2026 年 6 月處理了該平台生產環境中 29% 的 Token,較 4 月約九分之一的比例明顯增加;但這些模型只佔總支出的不到 4%。
這項數據反映的是特定 AI Gateway 上的流量,不是整個全球 AI 市場。Token 佔比只能說明有多少工作流經某類模型,不能直接證明收入、利潤、客戶忠誠度或長期市場力量。
開發者可以在不同供應商之間動態路由工作負載。對價格敏感的流量尤其容易轉移,因此高 Token 佔比未必代表供應商已經擁有強大的定價能力。
DeepSeek 表示,採用尖峰與離峰計價是為了更合理地分配資源,並鼓勵使用者根據實際需求安排任務。
這意味著「搶使用量」可能已不再是唯一目標。尖峰加價讓 DeepSeek 能在需求高度集中時提高單位收入,也能引導部分批次工作移往較不繁忙的時段。
這並不能證明 DeepSeek 或其他中國 AI 公司已經獲利,但顯示以低價建立的市場份額,最終仍必須轉化為每個 Token 的收入、持續性合約或其他可維持的商業模式。
OpenAI 的 Luna 免費方案,重點不是成為 API 市場上最便宜的供應商,而是讓 ChatGPT 成為更固定的日常工具。預設模型、無限文字聊天與醒目的 Think 按鈕,都有助於降低使用摩擦,培養使用習慣;至於成本更高的功能,則繼續保留限制。
兩家公司的路線可以簡化為:
兩種策略並不互斥。同一名開發者可能用 DeepSeek 處理高流量工作,同時使用 ChatGPT 解決一般問答或研究需求。但雙方都在提高自身生態系的替代成本:DeepSeek 依靠性價比與開發者路由,OpenAI 則依靠產品熟悉度與消費者觸及規模。
DeepSeek 調價後仍是低成本選項,但「最便宜的模型」已經不足以完整描述它的價格優勢。開發者應把快取命中輸入、未命中輸入、輸出量及尖峰流量集中度放在同一張成本表上比較。
實務上,最值得先確認的是:
更大的中美 AI 競爭,也因此不再只是「誰能提供最低牌價」。DeepSeek 正測試中國 AI 實驗室能否把成本效益領先轉化為可持續的單位經濟;OpenAI 則在測試,免費且具黏性的消費者服務能否帶來長期的生態系控制力。
兩條路線的終點其實相同:在訓練與推理成本不斷攀升的情況下,如何把龐大使用量變成足以持續支撐前沿模型運算的商業收入。