DeepSeekv4读论文贵吗

我跑了八天，一点二亿头肯账单只花了九块钱。众所周知，克拉的扣对对中国用户来说，最难的不是会用，而是能不能稳定的用。他访问受限，有魔法，成本还高，很多人帮刚把工作流打起来，就卡在账号网络额度的问题上。 但我这几天发现了一个可以替代的方案，就是克拉的扣的壳还可以继续用，但是后面接的是我们的国产 v 四。我不是说理论上能用，我是真的拿它跑了八天， 这八天不是只跑了几百个对话，是从需求拆解，页面结构、接口逻辑等，还有报错修复，全程再跑。 那九块钱是什么概念呢？以前你用海外模型写代码，心里一直在有个计算器在跳，现在我终于敢把这个长期在线程序员当程序员用了，而且他不只是只能聊天，我真的把它做成了一个小程序第一版，第一个可用版本就是他帮我打出来的。 我的小龙虾项目呢，目前也是接这个的模型在跑，体感明显有一点就是他不一定很完美，但是你可以放心大胆的用他，便宜到你可以反复的是，这才是关键的变化。所以 ai 编程真正门槛从来不是你知不知道某些神级提示，而是你可以让一个模型在持续的在你的项目可以。 以前我们怕没有 cloud 的 就不能写代码，现在我发现真的只写的不是魔性名字，而是你能不能把这个工作能跑起来，多次错多次错才有机会。如果你也把 cloud 访问的成本卡住了，可以试试这个方案， cloud 当前的工作台，然后第一步是当后面的发动机。 所以说我说金宇公司梁文峰这波真的是活菩萨，不是因为他完美，而是真的把价格打下来，太好用了，成本太低了。

好，我这几天深度体验了一下，用可老的接上这个 deepsea v 四 pro 之后的效果给我的感觉呢？怎么说呢，在之前最开始时候我用 tree， 我 觉得它非常好用啊，后来的时候我用 vsco 的 里面的 copec， 然后觉得那个非常好用，但是它现在已经出现限额了， 然后后面我用去了，用了 codex， 但是用的是中软战，给我的效果感觉也是一般化吧。直到最后，也就是最近一段时间，我接触到 deepsea 威斯，加上我的可乐扣的我这个组合真的是， 反正给我的感觉就一个字，太便宜了吧，真是太便宜了，可以给大家看一下。我这边的话，这场使用下来啊，就今天一天整整用了三千万头啃， 平均下来是三块四毛九，因为它有这个缓存命中跟未命中缓存吗？啊，有这个命中缓存跟未命中缓存 只用了三块九。三块四毛九，这个价格呢，平均下来每块钱可以换到八百五十七万的头根，这个价格我只能说真香，太香了。这你要是去用 xpt 五点五啊，或者说用 oppo 四点七，这个价格肯定是 太太香了，真是太香了。而且我实际应用下来，包括用克拉克的座椅，下来之后，我发现真的这样之后还挺好用的。当然他也有一个自己的问题吧，就是说他的那个 没有这个图像识别能力，但是我听说后续好像也在开发了，等到后面有这个多媒体功能的话，可能会更好一点，那基本上我感觉就相当于是我们的平替了。 然后这个用下来给我感觉呢，就是现在的算力啊，可能 g p c 公司他们自己想做的，就是去把这个算力打成跟我们以后电费一样的价格吧。我估计以后会这样子，因为他最后的时候不是用深层芯片吗？在下半年的时候大规模的投产，到时候这个价格肯定还会可能还会更便宜点。对， 看看我这边让他做的这个的话，做这个想法集吧，大概是用了十几二十分钟啊，包括前面的前啊前端设计，我是让那个吉米奶三点一 pro 给我做的，然后前段设计好之后，后端功能包括数据库啊，全部都是让这个这个 vc 来做， 然后整体做下来的话，基本上一遍就跑通了，然后你要有问题给他的话，他还能帮你改，基本上不会超过两遍， 而且你后期要什么功能他都能给你加上去。包括你把这个东西移植到我，把我现在做这个页面移植到我之前的那个项目里，他都是可以用的，而且 识别的非常快，然后做的非常准，所以实际体验下来还是非常不错的。我感觉跟我之前用 gbt 五点四差不多，但是你要说有五点五或者奥克斯四点七这种强度吗？应该是没有的，但是他真的便宜啊，是吧？这么便宜了还考虑那么多干嘛呢？ 然后包括我这个坐下来这个想法集坐下来之后，是吧？谁可以输入你的想法？你好，把你的想法记录下来。你好，我是 叉叉叉啊，这些东西包括啊这些前端的话都是，呃，基于在三零一 pro 做的，但是后端这些功能包括它有个 ai 整个分析，还有 ai 表达优化，然后还有这个关联想法，这些 啊都是让第四个 v 四来做了，整整体做下来的感觉都非常好好，包括你后面接这些 a p i 啊什么的，他基本上都能帮你完成，也不会出现什么太大问题。如果这东西丢到车里面做，哼，丢到车里面做，那你这个提示词工程能力得非常的强大才行。对，提示词工程能力得非常的强大才行。 可以看到我们这个现在用这个扣的加 v， 呃，第四个 v 四我感觉是 比较适合那种呃自己搞个人开发或者说在方面感兴趣的人去使用。当然如果你大公司是吧，有些公司它会有这些 呃报销的，那你就去用 g p t 五点五 off 四，四点七嘛，反正公司有报销。但对于我们个人来说，平常如果只用用玩玩的话，我觉得 d b c v 四加上可洛克的真的是一个非常好的一个方案。

刚才我查了一下账单，发现自己用 deepsea 写代码花了将近二十三块钱，三千多次调用将近四亿 token， 同等量级扔到 gpt 上，一个月少说几百十几倍的差价，而且用起来说实话没感觉有什么区别。这就是我今天想聊的东西， resonix， 一个专门适配 deepsea 的 本地编程助手。先说清楚，这玩意儿不需要外网，装起来也很简单。 github 搜 resonix 小 白直接下桌面客户端，双击打开即可， 首次启动会让你填 a p i 密钥，据 deepsafe 官网注册一下，领个密钥粘进去一两分钟的事。界面就是个聊天窗口，有两个模式需要注意， review 和 auto 模式会申请工作区外的文件访问权限，而我日常电脑没什么重要的文件，所以一般直接开 ulog 模式，省事方便。 来实际带你们体验一下。比方说我想知道 ai 热点，用这个 ai 热点的 skill， 直接跟他说帮我搜今天 ai 圈有什么新闻，整理成精简文案，他自己就去抓信息了，不用写任何代码。 等了大概几分钟，结果直接出来了，可以看到这都是最新的资讯，时刻紧跟热点。我做自媒体内容的时候，给他搭了一套完整流程，从八视频素材提文案到改写预判数据表现，一条指令走通， 花费一两个小时搭建，就能节约以后我找素材的时间。而且如果你完全不懂代码，也能用它搭个人网站。 我试过用了开源的模板，借助 deep c 转化为我想要的样子，可以给大家稍微看一下成品纯前端，自己图一，乐呵乐呵的。当然运行中间报错了也别慌，它会自己看错误信息 自己修，修完继续跑。对新手来说，这体验确实可以。原作者我在评论区 a d 出来了，感兴趣的可以关注。下期的话，看评论区问的最多的问题，我挑一个话题继续深入。

什么不花钱就可以用 deep six v 四了？现在国家为了让普通人都能用得起 ai， 门槛都降这么低了。以前用这种大模型 ai， 你 得买会员吧，你得翻墙吧，你得翻译一下英文吧？现在国家直接把这个 ai 模型直接挂到网上，所有人都可以用， 意味着什么呢？ ai 不 再是什么高大上的东西，就跟我们平常用的网络自来水电一样的普通，但是很多人往往看到免费的东西不懂得珍惜。今天这条视频 来挑战一下你的执行力，直接打开这个网站实操一下，你只有自己真正去体验一下，你不玩他一下，你怎么知道他有什么用呢？对吧？你实在不知道 ai 能帮你做什么，你把你的职业打在评论区，我帮你看一下。

一部是一个微视，这波升级真的太狠了，本来以为升级了给个真实的参考文献已经很牛了，没想到他将 ai 也有一手。你先从初稿里薅出一段正文糊进工具里， 这里有个死命令，必须切到专家模式。默认模式那是给上古神兽用的。再把深度思考点亮，把那串提示词往里一丢，等个两三分钟，一段内容就被他戳的干干净净。 偶尔遇到戳不动的，多来几次，跟开盲盒似的，总有一款能中。但有一个毛病，就是一段一段的复制粘贴太耗时间了。 等你撸完别人都答辩完了，所以直接上终极大招，把整篇初稿一口气全扔在这，再选好你们学校指定的那个查重平台。然后你该干嘛，等你回来。一篇原文意思一毛没动， ai 率却低到老师无话可说的初稿就已经乖乖站好，等你拿去交差了。

最近这个是一个 v 四永久降价百分之七十五输出价格啊，直接干到了六块钱一百万 token。 六块钱一百万 token 是 什么概念呢？粗略计算下来，你写一篇一万字的论文，成本只有六分钱。你和 ai 聊一千轮，每轮一千字才六块钱。 但网上还有一大帮人天天忽悠你买显卡装服务器，说本地部署大模型，数据安全，不用联网，永久免费。我今天把话放在这里，凡是不问你的实际需求，就让你本地部署大模型的，非蠢即坏。 为什么这么说呢？我给你算一笔账，首先能流畅运行七十 b 大 模型的本地部署，至少需要什么配置呢？显卡至少两到四张高端显卡吧，还有主板， cpu， 内存，硬盘散热，一套下来至少两三万，还没有算电费。 两三万能买多少 bitcoin 的 token 呢？六块钱一百万，三万块钱就能买到五十亿 token。 五十亿 token 是 什么概念呢？你每天和 ai 聊十万字，能聊一百多年？你每天让 ai 写十篇一万字的论文，能写一百多年？ 而且一百年以后啊， bitcoin 早就更新到 v 五十 v 一 百了，模型能力翻几十倍，你当年花三万块钱买的显卡早就淘汰了。 有人说我数据敏感，必须本地部署，那你告诉我，你那些所谓的敏感数据比银行、政府、医院还要敏感吗？这些机构啊，用的都是云服务，你的那一点数据算什么呢？而且现在啊， deepsea 都有企业级私有化部署方案，比你那几万块钱自己折腾靠谱的多。 还有人说我一个月要用几亿的投坑云端太贵了，你一个月用几亿投坑？你的业务规模还差那一点 api 费用吗？真正跑大规模的企业早就有定制化方案，不需要瞎操心。 最可笑的是一堆卖硬件的卖课程的，搞 ai 创业培训的，天天骨锤本地部署私有话说白了就是卖铲子的人。 deepsea 这次降价六块钱一百万投坑，比你花两三万买硬件，然后过几年就淘汰划算的多。我再说一遍，凡事不问你实际需求就让你本地部署大模型的非蠢即坏，要么是卖硬件要么是卖课程，要么啥也不懂跟着瞎吆喝，别再当韭菜了，清醒一点。

五月三十一日深夜，一条 api 文档更新，让技术圈集体愣了一下。 deepsea v 四 pro 宣布永久降价，直接打到原价的四分之一，不是限时促销，不是阶梯折扣，就是白纸黑字，从此就是这个价。很多开发者反应过来， 之前那波限时原价自己还真赶上了。笑归笑，大家真正好奇的是，这种降法凭什么还能玩得下去？核心底气来自两层。第一层，算力测的一次静默升级， v 四 pro 从训练到推理，全面绑定 f p 四精度， 而更适配这套路线的升腾，九百五十完成了大规模交付。原生 f p 四算力发挥出来，等效利用率冲到百分之八十二点五，远超此前 h 两百上的表现。带宽对贸易模型的通信瓶颈格外友好， 同样的钱买到的是多倍的实际计算量，单偷看成本应声而落。第二层，缓存架构抠出来的巨大空间， deepsea 的 上下文缓存不及这清热数据，在 hbm 温数据自动落到 nvm 一 盘上，冷数据还能压缩持久化，命中率高得惊人。真实文本类百分之九十二点七，代码类百分之九十八点四。 大部分请求只需计算增量部分真实算力需求彻底变了，第三方数据已经出来。 高频缓存场景下， v 四 pro 每百万 token 综合成本约四块钱， gpt 四 o 同样场景要烧掉近六十八块。差距不是缩小，是直接被撵到了他人的零头。已经有头部企业把客服系统切过去， 月账单直降七成多，首次延迟反而还少了一半。消息传开，压力瞬间转移，文新的阶梯报价开始吹风通一内部邮件传出要重效成本模型 降价，眼看要变成一轮洗牌。最后说句实话， v 四 pro 现在被全球开发者顶着用，靠的不是免费送 token， 是 硬跑出来的成本优势。把算力做成水电这件事有人真的在做，也别忘了底下撑着的是一块加速成熟的国产算力土壤。

同样让 ai 写一百万字， g p t 四 o 收你十美金， deep seek 收你不到一块，便宜十倍。 deep seek v 四，上个月刚发的一点六万亿参数，但只激活百分之三，什么意思？ 相当于一个公司有一万个员工，但每次只派三百个最合适的人干活，省钱还快，降价百分之七十五，直接把 ai 价格战打到地板。但争议也来了。 第一， anthropic 公开指出 deepsea 曾用大量账号获取竞品模型的输出数据，引发了 ai 行业知识产权的讨论。第二，数据存储在中国服务器，部分海外企业用户有合规顾虑。 便宜十倍是真的，争议也是真的。一句话， deepsea 证明了算法比算力重要，但过程是否经得起审视？还在讨论，你用过 deepsea 吗？体验怎么样？评论区说说。 下一期我们聊 ai agent， 你 的 ai 不 再只是回答问题，他开始自己做事了。关注我，下期见。

如何评价 deepseek v 四降价的事？就这么说吧，腾讯涨百分之四百六十三，智普连着涨三次，阿里百度全在跟 deepseek 呢，直接宣布永久降百分之七十五，输入价只要二点五分钱，扎百万 token。 有 网友算过，你跑一堆请求，成本可能还不够一瓶矿泉水。 我当时看到这价格愣了一下，要说离谱了又好像挺合理。我有个做 a p i 的 朋友，看完价格表直接说，这不就收个电费吗？群里有个更逗的，充了二十块钱，敞开的照，照了大半个月，一看账单两块七分，然后搁那发感慨，还是用的太少，以后要对得起 deep seek。 真不是段子，群里当时就刷屏了。有意思的是，彭博刚爆出来， deep seek 再搞一轮七百亿融资，他拿资本的钱撑研发，研发把成本 压下来再反馈给用户正循环，别人都在赶紧回血，他反而杀价抢用户圈生态。所以圈里现在都在猜，这种降法持续下去，后面谁还顶得住。

最近 deepsea 微四刚上新，那我必须第一时间去试水凑个热闹啊！不得不说，这新版本是真有两把刷子，配合指令，居然能直接把初稿的 ai g c 率压到零！先拿老朋友豆包整一段文稿 拿去检测一下，那好家伙， ai 率直接飙到九十多，红彤彤的，忒吓人了，赶紧换 deepsea 微四新英雄救场，输入提示词， 再粘贴要修改的内容细节，使用专家模式开启深度思考，关闭联网搜索，这样才能把新手实力发挥到最大。整完后再去复检一次 ai 率，直接干出零，你说离谱不离谱？不过毕竟 v 四刚出生嘛， 还不够稳定，下一次再试就只降了一点点，很拼运气。这个时候就该我们的老玩家上场带低手了，可以选择知网在内的几家主流平台，根据学校要求来， 然后把需要降 a i g c 的 文档丢进去，等几分钟就完事。还得是老玩家，虽然不至于降到零，但是试了几次不一样的结果，都很稳啊！

为什么建议用 deepsea 微四降 ai？ 因为它是真的牛，今天带你们实操展示下。 首先来到 deepsea， 这里一定要勾选专家模式，不然还是之前的老模型。然后把深度思考打开，智能搜索关闭，先让它给咱生成一段内容出来， 生成完了去跑一下原始 ai 率，可以看出来是非常高的。然后进入降 ai 环节，我们先开一个新的对话窗口， 这里一定要切到专家模式，把这段特别好用的降 ai 指令发给他，等他领会了改写要求之后，再把刚才生成的内容发过去，稍微等一下就有了。 然后拿改写后的内容再去测一趟， ai 率明显已经降下来了。咱们这套降 ai 指令加上 deep seek 的 专家模式，效果确实不错，但同时也存在几个问题，这种方法很容易改变文章的原意，导致文章过于口语化，而且降 ai 也不是很稳定， 有时候能给你降到个位数，有时候 ai 率怎么都降不下来，这时候你可以把文章丢到这里面，它可以在不改变原意的基础上做到这种效果，你就学吧。

很多人都在问 deepsea v 四到底强不强？我今天不吹参数，不看跑分，也不复读发布会我直接告诉你， 普通人到底该不该用。因为现在很多 ai 发布最大的问题不是不够强，而是你看完一堆宣传，最后根本不知道它能不能真正帮你干活。而 d e e p s e k v 四这次最关键的其实只有五件事。第一件事， 它不是那种一夜图榜的模型，你别指望它刚发布就把所有顶级闭源 ai 按在地上打，但重点是它重新回到了第一梯队。什么意思？以前很多国产模型最大的问题是不稳定，有时候很强，有时候像失忆。 但这次 deepsea v 四明显开始往稳定生产工具走了，这很重要，因为真正能进入工作流的 ai， 不 一定是最炸裂的，而是你敢长期依赖的。第二件事，这次真正被低估的不是跑分，而是百万级上下文。 很多人还把 ai 当聊天机器人，但现在已经进入智能体时代了， ai 不是 陪你聊天，而是开始帮你读文档、拆任务、调用工具，连续执行。这时候上下问一短，问题就来了，任务做到一半直接断篇，前面说过的话，后面全忘。 所以 deepsea 这次把长上下文做起来，本质上是在铺 ai 工作流的基础设施，你现在可能感觉不到，但未来所有自动化协作 ai agent、 长链路任务都会越来越依赖这个能力。第三件事，很多人看模型只盯着 api 价格， 什么一百万偷啃多少钱，但真正做项目的人都知道，单价根本不是重点，重点是同一个任务， 你到底要改几轮？有些模型虽然便宜，但你改十次他都理解不了，最后头肯越烧越多。真正该算的不是调用成本，而是任务完成成本。 这也是为什么有时候贵模型反而更省钱。第四件事，很多普通用户最容易犯一个错误，所有任务都开最强模型，其实完全没必要。如果你只是写文案、做总结、整理数学、 多步骤任务、 pro 版本，差距就会慢慢出来。真正聪明的玩法，不是无脑上最贵，而是普通任务用快的关键，任务在用强的，这才是 ai 时代真正省钱的方法。第五件事， 也是最关键的一件事。 deepsea v 四真正值得测的，根本不是网页聊天框，而是智能体工具，比如代码助手、自动整理资料、知识库问答、 pdf 报告生成、自动化工作流。因为只有到了真实流程里，你才能真正感受到长上下文 工具调用、中文表达能力到底有没有价值。但这里我要提醒一句，很多人现在对 ai 最大的误解就是觉得模型升级以后就能全自动驾驶，其实并没有。复杂任务里， ai 依然不一定会主动选最合适的工具， skill 插件、外部调用很多时候还是需要你自己判断，所以它更像什么，像一个效率极高的协作者，而不是一个完全不需要人类的大脑。最后说一句， 这次 deepsea v 四真正重要的可能不是超越了谁，而是它在持续开源，持续降低门槛，持续推进国产 ai 生态。 这意味着国产 ai 开始从跟随慢慢进入，共同探索下一代智能。如果你平时经常写内容、读长文档、做代码、搭 agent、 跑工作流。我建议你认真试一下， 不是为了追热点，而是看看它到底能不能让你的任务更快完成。但如果你只是偶尔聊天，也不用焦虑，你不会因为没有某个模型就错过一个亿。记住一句话，模型排名只是参考，能不能进入你的工作流才是真正的关键。我是 ai 知识博主麦克飞 k， 后面我会继续用普通人的视角拆 ai 模型，拆 ai 工具，拆 ai 工作流。别迷信单个模型，真正的红利永远属于会把 ai 放进流程里的人。

我为什么一直不太建议直接用豆包 deepsafe 去整初稿？原因很简单，它们本身没有文献数据支撑，说白了，参考文献这一块，它是编的。有些人很聪明，知道这一点，于是就开始换玩法了。先去织网找文献，然后找升级后的 deepsafe 微四版本， 最后自己一段一段粘贴，看起来很聪明对吧？但你忽略了复制粘贴的 ai 痕迹。等你花几天时间改完，你会发现一个问题， 清除 ai 痕迹并不会降低 ai 率。你让他总结研究思路，归纳大纲，确实是有惊喜的，毕竟也不是白升级的哈。我教你一套更顺的方法，把只网找的文献丢给 dixon， 但注意别让他整全篇。那让他干嘛？给你整理研究思路，拉一个三级大纲，这才是他该干的活。你还别说， 不管是逻辑调理还是整体框架，都挑不出毛病。研究思路、文献大纲都有了，接下来你以为我要手敲出稿了？ no no no！ 别太高看，我把刚才的真实文献和完整大纲一股脑丢进去整合，再选上你学校的格式模板，几千套模板对号入座，从这一刻开始，格式问题跟你没关系了，需要图标公式代码的右边勾一下， 剩下的就很简单了。等结果一篇格式排版整整齐齐，内容逻辑也很顺畅的出稿，直接就成型了。说实话，是时候准备和豆包绝交了。

我们今天来聊两个问题啊，第一个问题是 deep stack v 四的收费情况，第二个问题呢，就是我的电脑上有哪些工具已经接入到了 deep stack v 四？首先看一下收费情况， 像我这个月的话，其实已经使用了九块四毛五分钱。那么使用 token 的 话，首先第一个是 pro 模式之下，我大约是消耗了两百七十万 token， 然后是在 flash 模式之下呢，我大约是用了一千万，这样 token 加起来是不到一千三百万 token， 花了不到十块钱，那么合算下来的话，其实就是每百万 token 不 到一块钱，性价比其实很高的。 那么第二个就是我有哪些工具已经接入到了 deepsafe v 四。那首先的话，其实就是最适合我们普通人用的 workbody， 大家可以看一下，在这里的话，其实直接去配置到 我们的 deep deepsafe v 四就可以了，那这是我的第一个，其最也是最常用的。那么第二个呢？其实是我的龙虾 opencloud， 那 么我所接入的模型也是 deepsafe v 四，再有的话就是 cloud cloud code， 那 么我用的模型依然是 deepsafe v 四，是一个 pro 版本啊。 那么很多人会说我不会用 cloud code， 也不会去用 opencloud， 那 这种情况之下应该怎么办？那我可以给大家看一下我刚才的指令啊，我们以 cloud code 去举例子， 那我直接输入的第一个指令就是打开我电脑上的 cloud code， 那 么这个时候它会自动打开，但是我遇到问题它是没有用的，那我把问题复制到了对话框当中，让它自己去修复，并且接入到 tipsy v 四的大模型，那么它自己就会去运行了，那么所呈现的结果就是我可以再去自如的去使用这个 cloud code。 那 所以说就像昨天所说的，如果大家真的不会去用，那很简单，你就下载一个 work buddy， 然后把你所有不会的问题去问他，让他自己去解决了，这就是我们普通人去用 ai 的 唯一秘诀。

呃，非常吓人家，人们，昨天我用 deepsea 开发了一个量化策略网站，只花了三块钱人民币，便宜到荒诞，有感觉吗？给你们看一下网页和代码，这就是我做的量化平台，首页的话就是各股的股价，点进去呢，可以看到 k 线图，还可以放大哦， 还有它的主要功能就是这个策略实验室啊，可以进行一个回测的运算，我们随便输一个， 随便选一个，这些我都不懂，我随便选给他一百万吧， ok， 看到这边会展示他的收益，年化收益，最终的资产现在变成三百多万了，然后底下的话是资金取现，还有下面他做的交易的记录， 这些所有的内容都是他自己设计的，我一个字都没参与过。这个是他给我的一个产品文档，这是一个面向 ai 投资者的 a 股量化，然后这个就是代码前后端， 后端用的是 python， 前端用的是 vue。 当然其实用大模型做开发早也不是一个。呃，新鲜事了，就实话实说， deepsea 能写出这个网页来，我完全是很意内，但是真让我震惊的是，居然只花了三块钱， 那我想如果要我自己去做这个开发的话，怎么也得半个月到一个月啊，因为我都完全不懂量化嘛，有很多知识要自己去学习啊。但是 deepsea 的 话呢？哎，它只需要三个小时，三块钱。 最后看一下我 dp 的 消费记录，这一天我是写代码的，花了两块钱，昨天花了一块钱，今天花了二毛九。

不是 dbz 微四 pro 永久百分之七十五折扣了，那就是永久二五折，那就不是促销了，是新定价呗。 你算一下，除完了之后，每百万偷看输入是零点四三五美元，输出翻个倍，零点八七美元缓存命中的话，价格是零点零零三六。不是你这么糟的话，我跟你讲，如果是一个比较复杂的任务， colodsonnet 按照十五美元百万输出 gpt 三十，那 vs pro 是 零点八七，输出端便宜的倍数还要更多。 那其实现在它的作用就很清晰了，你老说这个东西，你，你天天诟病 vs 四 pro， 你 说它比不过 oppo 的 四点七，没有超越 g b d 五点五 x high， 但是它是十五分之一到三十分之一的价格，那做一点终端的编程代码审查对不对啊？你把活先干了，把那个累活先让它干出来，然后到了一个非常重要的节点，比如说挑出问题，真要改，这时候你再派出 oppo 四点七大神不完事了吗？在成本质量的帕累托曲线上，只要在最前沿 有意义，也就是说在这个成本下，我们是最强的啊。谷歌其实也是追求帕累托曲线，比如说他前几天发布的 flash 三点五都是一样的。所以 deepsea 现在就来了这招，就是对标你 c c， 对 标你 cologne 的， 但是主打十五分之一的输入价格和三十分之一的输出成本。

太狠了， deepsea 微四永久降价了，一年能省多少钱？我给你算笔账，微四 pro 输出降到六块钱每百万 tokens 什么意思？ 我平时写一篇万字长文，以前花三块钱，现在七毛五，一天高频调用，一年能省下两千五百块钱。第一类，最刚需做 api 接口，批量生成素材，还是系统接入 ai 高频号 talking， 这次降价直接把成本砍到底，随便调用不心疼。第二类，本地装机跑自动化脚本，像我用迷你主机搭环境写爬虫，做定时任务，批量处理脚本。 v 四，编程能力拉满， 不用再依赖高价海外模型，成本直接省九成。第三类，玩 a r 智能体的一定要看 deepsea v 四，适配各类本地 agent， 搭配 open club 这类工具做任务拆解，多步骤推理知识库问答逻辑和响应速度完全够用，性价比直接拉满。我是张 sir， 下期教你们更狠的玩法。