# DeepSeek V4 定价低到离谱，有人算完账开始怀疑自己的技术栈

> 原标题：Deepseek v4 pricing is genuinely silly, did the math and now i am questioning my entire stack

- 来源：r/LocalLLaMA
- 发布时间：2026-04-29T04:39:14.000Z
- AX AI 日报：https://ai-daily.ax0x.ai/items/11490
- 原文：https://www.reddit.com/r/LocalLLaMA/comments/1syolyk/deepseek_v4_pricing_is_genuinely_silly_did_the/

## 摘要

Reddit 上有人算了笔账：DeepSeek V4-Pro 输入价格是每百万 token 0.145 美元，比 Claude Opus 4.7 便宜约 34 倍。五月有个促销直接砍到 0.036 美元，缓存命中更是只要 0.0036 美元，比 Opus 的缓存价低了约 173 倍。发帖人最在意的是 agent 循环跑起来的成本，但帖子没验证 100 ...

## 推荐理由

HKR 三项都踩中了：价格冲击力强、数字具体可算、对 agent 场景的成本压力点抓得准。但这是 Reddit 用户自己算的账，不是官方发布或生产环境实测，所以分数压在 77，不往上给。

## 锐评

这条帖子最狠的地方不是价格本身，而是发帖人算完账后开始怀疑自己整个技术栈——输入每百万 token 0.145 美元，五月促销直接打到 0.036 美元，缓存命中更是 0.0036 美元，比 Claude Opus 4.7 的缓存价便宜了约 173 倍。这个差距大到让人没法忽略，尤其是跑 agent 循环的时候，每次调用都要反复塞上下文，成本会滚雪球。

不过得打几个折。第一，帖子正文被 Reddit 的网络安全拦截了，我们看不到原帖的完整计算过程和评论区讨论，只能靠摘要判断。第二，发帖人自己承认没验证百万 token 上下文在生产负载下的表现，这意味着便宜可能建立在性能妥协上——比如长上下文召回率下降、延迟波动，或者缓存命中率在实际场景里没那么高。第三，促销价是临时的，五月过后涨回去，差距会缩小。

还缺什么？缺实测数据：在真实 agent 任务里，V4-Pro 的指令遵循、工具调用准确率和长上下文稳定性到底怎么样。价格优势再大，如果模型在复杂流程里频繁跑偏，省下来的钱可能得花在重试和人工兜底上。