近日，Deepseek开放平台发布了对于deepseekAPI全面上调价格并执行峰谷定价的公告
有的用户就好奇了，所谓峰谷定价是什么？为什么要这么执行？
注：下图左侧为deepseek v4flash，右侧为deepseek v4 Pro
这是官网给出的表格，上面写道，百万tokens输入（缓存命中）空闲时段为deepseek v4 flash为0.05元，pro为0.15元
高峰时段flash则涨了0.05元，pro涨了0.15元，翻了整整一倍
剩下的也是如此，高峰时段均翻了一倍的价格
也就是说，如果我们在高峰期训练模型，平时能训练两个模型的钱只能训练一个模型。
高峰时期则几乎都是工作时间。
想省钱，只能在空余时间训练。
诶，话又说回来了，表格中的缓存命中和缓存未命中是什么意思呢？
举个例子，你正在去一个大型图书馆（假设这个图书馆是deepseek的服务器）里面借书，图书馆里的管理员（假设是你使用的Ai模型），你每次找书，都会先跟他讲你要找的书的内容，然后管理员再去给你找你要找的内容。
缓存命中就好比管理员听了你要找的书，发现前几天有人来找过，就直接告诉你在哪个位置，省时又省力。
缓存未命中就好比你要找的书，管理员没听过，只能从头开始给你找，然后组织语言告诉你书在哪，费时费力。
在AI的API调用里，“命中”就是指系统发现你这次的输入（提问）和之前某次高度相似，于是直接复用之前已经算好的中间结果，省去了重新计算的巨大工作量。
放在这次DeepSeek调价里看
这就明白为什么“缓存命中的输入价格”涨得最猛了（Pro版高达1100%😨）。
因为对DeepSeek来说，缓存命中时的成本极低，几乎就是“卖现成的”。之前为了推广，这部分几乎是“白送”的。现在涨价，意味着即使是这种低成本的“现成答案”，也开始要正常收费了。
而缓存未命中，意味着模型要实打实地消耗大量算力去“从头思考”，这是硬成本，所以价格本身就比较高。
结合刚才的调价规则，开发者想省钱，就得想办法提高缓存命中率：
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把高频问题标准化：比如让用户把“帮我写个计划”这种模糊请求，改成“请以项目背景-目标-步骤-预算的格式写计划”。格式统一了，系统更容易识别为相似请求，命中缓存，省钱。
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尽量复用上下文：如果你在连续对话中，保持话题不偏，系统也更容易命中缓存。频繁开启全新的、毫不相关的话题，就容易“未命中”，更费钱。
所以你看，“缓存命中”是系统在偷懒省钱，而“未命中”是它在认真思考。作为普通用户，在网页或App上根本感知不到这其中的区别，因为付费的是调用API的开发者，不是普通用户。
你只需要知道：你每问一个新奇的、有深度的问题，背后都在消耗开发者更多的算力成本；而你问一些常见问题，系统就能更轻松地应答。
简单总结：
缓存命中 = 系统吃“剩饭”，省时省力。
缓存未命中 = 系统做“新菜”，费时费火。
这次涨价主要就是让“吃剩饭”的优惠变少了，逼着开发者想办法把提问“标准化”，来提高“命中率”来省钱。
这次涨价背后，其实反映出几个信号：
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算力需求太旺盛了：采用峰谷定价，目的是用价格杠杆，引导开发者把不那么紧急的任务挪到闲时，来缓解白天高峰期的算力压力。
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行业告别“烧钱换市场”：这标志着国产大模型行业正在从早期的“价格战”，逐步走向更理性的商业化阶段。
最后给开发者一点建议
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错峰使用：把批量处理、模型训练等大任务安排在闲时（晚上6点后到次日早上9点前），成本能省一半。
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优化缓存策略：新价格里，缓存命中的输入价格涨幅最大（Pro版高达1100%），所以更高效地利用缓存，会成为省钱的技巧
总结：这次涨价对于普通用户（APP客户端或者web端用户）是没有影响的，影响的是另一批开发者（需要调用API模型的）企业或个人，需要调整任务时间，以做到最小经济消耗完成最大的工作量。
