DeepSeek 近期宣布涨价，幅度高达 30 倍，但第三方平台 OpenCode 工程师 dax 在帖子中表示，即便租赁 GPU 也能复现其当前价格，并推测这次涨价并非因为亏损，而更像是一种流量调控手段——当前服务负载过高，希望通过提价压低需求、缓解过载。这一观点与不少网友的感受一致，有用户在知乎上评论称，V4 Flash 性价比过高导致全球用户持续涌入，服务器不堪重负，大模型领域“高智、低价、服务稳定”目前仍是“不可能三角”。
值得注意的是，第三方平台的价格甚至可能比 DeepSeek 官方更低。根据 OpenRouter 的数据，DeepInfra 对 DeepSeek V4 Flash 0423 的输入和输出价格分别为每百万 Token 0.09 美元和 0.18 美元，而官方对应价格为 0.14 美元和 0.28 美元，按标价计算，DeepInfra 便宜约 36%。GMICloud、百度千帆等平台报价也低于官方。这得益于 DeepSeek 已公开 V4-Flash 权重，许可证允许第三方使用、修改、再分发甚至商业销售，因此第三方可以下载权重自行生产 Token，而非像闭源模型那样必须向官方购买 API。
然而，价格更低并不意味着用户实际花费更少。以 OpenCode Go 为例，其订阅服务首月 5 美元、之后每月 10 美元，官方宣称通过批量采购和预留 GPU 容量，用户可获得最高约 6 倍的使用价值。但一名开发者用真实 AI Coding 任务测试发现，在短任务中 OpenCode Go 的消费金额平均约为官方 API 的 4 倍，部分长会话差距超过 10 倍。该开发者指出，主要差异在于缓存命中率——DeepSeek 官方 API 的缓存处理明显优于 OpenCode Go，会话越长，缓存未命中越多，成本放大越明显。他建议，短任务用 OpenCode Go 尚可，但长会话（累计运行超约 5 分钟）直接调用官方 API 更划算。
缓存命中率正是 DeepSeek 低价护城河的关键。知乎答主“苏迟但到”进行了 3 天、两万次实验，测试多家模型的缓存存活时间，结果显示 DeepSeek 表现最突出，无论何时命中率始终 100%，即使间隔 12 小时也不失效；MiniMax 次之，非工作时间约 90%；GLM 最弱，5 分钟仅剩 25%。DeepSeek 官方缓存价格低至 0.0028 美元，若命中率高达 95% 以上，输入 Token 成本几乎可忽略。其架构设计功不可没：V4 采用 Token-wise Compression 和 DeepSeek Sparse Attention（DSA），据 vLLM 团队拆解，KV Cache 可压缩 4 倍至 128 倍，在百万 Token 上下文下，BF16 缓存占用约 9.62 GiB，比 V3.2 缩小约 8.7 倍，实际部署用 FP4/FP8 还能再降一半。
不过，第三方与官方在模型能力上也可能存在差异。有开发者测试发现，经 OpenCode 路由的 V4 Flash 上下文窗口仅约 600k，超过后会被压缩截断，而官方支持全量 1M 上下文，因此能力更全面。更重要的是，同一模型在不同工具中的表现差异明显：在 Codex 中，V4 Flash 可与 Fable 5 打平，但在 OpenCode 中只能发挥约一半水平，主要体现在对问题的整体理解和长程任务记忆连贯性上。DeepSeek 官方发布的 Codex 接入文档提供了详细配置，包括并行工具调用、约 104 万 Token 上下文、95% 有效窗口等，这暗示 Harness 适配（消息路由、记忆管理、工具调用等）对模型实际效果影响巨大，甚至可能比模型智力本身更重要。
dax 还透露，OpenCode 正推动通过 OpenCode Go 在中国以外地区提供低价 DeepSeek 服务，但复现低价并非其团队独立完成，而是与另一支合作团队共同实现。这一消息若属实，将重新审视 DeepSeek 基础设施团队的“传奇”地位。不过，第三方与官方在缓存命中率上的差距，以及 Harness 适配的复杂性，意味着“低价”并不总是等于“低成本”，开发者在选择时需结合具体使用场景权衡。