DeepSeek API 价格 2026：V3、R1、输入输出 Token 怎么收费
DeepSeek API 以中文理解、代码和推理能力受到关注。搜索“DeepSeek API 价格”时需要先区分普通对话模型与推理模型：两者的输出 Token 单价不同，缓存命中也可能影响最终账单。本文价格以DeepSeek 官方定价页为核验来源；模型和价格会调整，请在调用前查看官方页面。
DeepSeek 官方价格表
DeepSeek 官方通常按人民币计价，单位为每 1M Token。以下是公开页面常见的 deepseek-chat 与 deepseek-reasoner 标价记录；“缓存命中”是重复前缀被缓存后的输入价格。
| API 模型 | 输入（缓存未命中） | 输入（缓存命中） | 输出 | 主要用途 |
|---|---|---|---|---|
deepseek-chat（V3 系列） | ¥2 / 1M | ¥0.5 / 1M | ¥8 / 1M | 对话、摘要、代码 |
deepseek-reasoner（R1 系列） | ¥4 / 1M | ¥1 / 1M | ¥16 / 1M | 数学、复杂分析、推理 |
DeepSeek 的模型别名、上下文上限和价格可能更新。以官方定价页和控制台返回的模型列表为最终依据，不要把旧版 V3、R1 的文章截图当成当前报价。
DeepSeek API 费用计算
text
费用 = 未命中输入 Token / 1M × 未命中单价
+ 命中输入 Token / 1M × 命中单价
+ 输出 Token / 1M × 输出单价假设 deepseek-chat 使用 50,000 个未命中输入 Token、150,000 个缓存命中 Token、20,000 个输出 Token：
text
0.05 × ¥2 + 0.15 × ¥0.5 + 0.02 × ¥8 = ¥0.335对话历史和工具定义会重复出现在输入中，缓存命中可以降低长上下文成本。推理模型还可能产生较长的 reasoning 输出，预算时不要只按最终答案字数估算。
OpenAI 兼容方式接入 ClawSocket
DeepSeek 官方和许多 API 路由服务都提供 OpenAI 兼容格式。通过 ClawSocket 可在同一套 SDK 中切换国产与海外模型：
bash
export CLAWSOCKET_API_KEY="你的 ClawSocket Key"python
from openai import OpenAI
import os
client = OpenAI(
api_key=os.environ["CLAWSOCKET_API_KEY"],
base_url="https://api.clawsocket.com/v1",
)
response = client.chat.completions.create(
model="deepseek-chat",
messages=[{"role": "user", "content": "解释这段 Python 代码"}],
temperature=0.2,
)
print(response.choices[0].message.content)需要推理时，将 model 换成账户可用的 deepseek-reasoner。上线前先在控制台确认模型名称和余额，避免因模型不可用得到 404。
DeepSeek 成本优化清单
| 方法 | 原理 | 注意事项 |
|---|---|---|
| 固定系统提示词 | 提高前缀缓存命中 | 动态内容放到消息末尾 |
| 限制输出长度 | 减少输出 Token | 设定合理 max_tokens |
| 普通/推理分流 | 简单问题不走 R1 | 复杂问题再升级模型 |
| 失败指数退避 | 避免瞬时重试风暴 | 只对 429、5xx 重试 |