8月17日零时起，DeepSeek-V4 API新定价正式生效。
此轮调整实行分时定价，高峰时段输出价格升至27元/百万tokens，为此前价格的4.5倍；缓存未命中价格升至9元/百万Tokens，为此前价格的3倍；缓存命中价格则大幅上调至0.30元/百万Tokens，为此前价格的12倍。空闲时段价格则为高峰时段的一半。
涨价后，DeepSeek告别了曾经的“极致性价比”路线。有业内人士告诉记者，此前智谱的模型相对较贵，因为它能很好地解决coding问题；DeepSeek主打性价比，特别是很多24小时运作的智能体，其消耗的Token数量极其巨大，开发者往往会选择DeepSeek模型。
但DeepSeek涨价，并非孤例。过去数月，智谱、Kimi、MiniMax等国产大模型也相继对部分API价格进行了上调。
“这轮调价不是全行业统一涨价，而是独立模型厂商领涨，自有算力的大厂按兵不动或变相调价。”致同咨询交易支持服务合伙人梁伟告诉21世纪经济报道记者，今年以来智谱、月之暗面、DeepSeek等独立厂商相继上调API定价，阿里、字节、腾讯等大厂则按兵不动。
在梁伟看来，涨价是对推理算力成本长期倒挂的修正。短期内这更像价格和价值的重新校准，但如果厂商只提价而稳定性等跟不上，用户会用脚投票，毕竟模型间替换成本在下降。后续需持续关注涨价策略的双重验证：一方面，厂商在涨价的同时是否匹配了新的模型能力，而非单纯的老模型涨价；另一方面，要关注涨价收入去向，是否进行了算力扩容、服务能力建设。
独立模型厂商领涨
2月12日，智谱发布GLM-5海外版及调价函，对GLM Coding Plan价格进行结构性上调，打响涨价“第一枪”。
2026年内，智谱已完成三轮API价格上调：继2月对GLM Coding Plan结构性调价后，3月GLM-5-Turbo发布时上调API价格20%，4月GLM-5.1发布时再度提价10%。
紧随其后，6月1日，MiniMax在发布第三代旗舰模型M3的同时，将API价格全面翻倍。月之暗面在7月发布Kimi K3时大幅上调定价：输入价格涨至20元/百万Tokens，输出价格涨至100元/百万Tokens，均较前代涨超3倍。
至此，“大模型六小虎”中智谱、月之暗面、MiniMax、DeepSeek均已涨价。上海证券研报指出，这在一定程度上反映出国产模型正从依靠性价比抢占市场，向价值变现的战略方向转型。
但与独立厂商形成对比的是，阿里、字节、腾讯等自有算力的大厂并未对旗舰模型清一色直涨，而是广泛采用阶梯定价策略，或拉开推理与非推理模式的差距。
4月，阿里云先对百炼大模型单元提价2%～5%，后对DataWorks API取消无限制免费调用，转为按量付费。
5月，字节跳动豆包启动商业化付费体系，推出分档订阅服务——基础聊天功能继续免费，PPT生成、数据分析等高算力功能需付费。
相较独立模型厂商，大厂的涨价更为“含蓄”。梁伟告诉记者，大厂有自有算力集群和云业务可以交叉补贴，模型API对其而言是云服务的引流入口而非利润中心，低价能把客户锁定进自家云生态；而独立模型厂商没有云业务兜底，所以涨价是其重要的应对方式。但大厂同样通过调整收费结构等方式寻找回收路径，只是工具不同。
从降价到涨价
而在此前两年，行业都陷在“百模大战”的低价漩涡中。
2024年5月，DeepSeek-V2发布，API价格直接降至输入1元/百万Tokens、输出2元/百万Tokens。以DeepSeek为代表，国产大模型一路降价。
还有厂商推出免费策略：2024年5月，混元-lite全面免费，文心ERNIE Speed和ERNIE Lite全面免费，科大讯飞也宣布讯飞星火API能力免费开放。
至今年5月，DeepSeek宣布V4 Pro模型API价格永久降至原价的1/4。调价后，百万Tokens输入价格（缓存命中）为0.025元，百万Tokens输入价格（缓存未命中）为3元，百万Tokens输出价格为6元。
转折发生在今年。
摩根士丹利统计字节跳动、阿里巴巴、百度、腾讯、MiniMax、智谱、月之暗面和DeepSeek等厂商官方报价后发现，2026年第二季度，中国大模型平均API输入价格已经升至每百万Tokens 4.9元，输出价格升至21.9元，相比2025年第一季度的3.3元和12.2元，分别上涨约48%和80%。
为何定价趋势逆转了？梁伟告诉记者，AI推理每次调用都产生真实算力成本，前期补贴和促销价格难以长期维持，比如长上下文、深度推理和Agent任务显著增加推理负载，高峰算力供给仍然紧张；更强模型开始按照其创造的业务价值，而不是单纯按照计算成本定价。
从市场表现看，涨价也并未吓退用户。智谱一季度API定价较去年底提升83%，调用量反而增长400%，说明企业级需求的价格弹性低于预期，客户为确定性付费的意愿已经形成。
“涨价之所以能够成立，也是因为行业已经走过了市场教育阶段。”梁伟指出，2024～2025年本质是市场教育阶段，用接近免费的价格让用户养成调用大模型的习惯，让开发者把AI嵌入工作流。到2026年，这个任务基本完成，企业客户从“要不要用”变成“用哪个、怎么用得稳”。“我们在《人工智能行业研究—基础大模型》报告中提到，2024年底至今行业已从‘技术突破驱动’转向‘商业化验证期’，这也是前期低价策略不可持续的原因。”
分层定价
从此轮定价调整看，国产大模型告别了“白菜价”时代，正迎来分层定价时代。
最直观的表现是峰谷定价机制的引入。DeepSeek新价格表按高峰、空闲时段两档区分：闲时价格为高峰时段价格的一半，鼓励用户根据实际使用情况调整任务时间。
阿里通义千问按场景分层定价，提供三套独立计费方案，包括按量即时计费、Token Plan包月订阅、Coding Plan专属编程订阅。
从海外来看，OpenAI则按“能力”分层，在GPT-5.6同代内搭建了三层产品矩阵：旗舰Sol守价，Terra降价，Luna大幅降价。梁伟指出，其意图很明确：高端守价、中端巩固、低端抢量，拉大各层价格梯度，形成覆盖不同预算与场景的完整产品矩阵。
华泰证券研报指出，DeepSeek因需求激增和推理算力成本上升，大幅上调高峰时段API价格，缓存命中输入价格涨至原价的12倍，行业定价从前期价格战转向理性定价；同时，OpenAI和Anthropic为应对中国模型竞争，选择部分降价。
在这背后，大模型厂商们不再试图用一套价格覆盖所有用户，而是转向了按价值定价的核心逻辑。
“这本质是在识别谁从模型中获取了更高价值，并据此多维度分层定价。”梁伟指出，高附加值场景的用户真正购买的不是更贵的Token，而是更低的任务失败率和更稳定的生产系统。对于低附加值场景，大模型厂商通过轻量模型、谷时折扣和近乎免费的引流层，继续压低这部分客户的进入门槛和试错成本，比如个人开发者几十块钱就能跑起应用原型，没有实时性要求的小B客户可以享受夜间折扣。
在梁伟看来，分层定价的深层逻辑是匹配不同客户的“结果付费意愿”。他认为，国内开源生态更为繁荣，模型权重更易得，因此厂商必须在定价策略上做更多差异化方能保持竞争力。“我们不断在提任务成功率，而高端模型赚取的不是参数溢价，恰恰是任务成功率溢价，高端模型只有持续提高任务完成率、减少重试和人工接管，才能守住价格。”
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