DeepSeek 低價策略改寫 AI 定價
5 個面向看 DeepSeek 如何用免費、低 API 價格、開放權重、數學模型與市場壓力改寫 AI 定價。
DeepSeek 用免費聊天、低 API 價格和開放模型，把 AI 的使用門檻與定價標準往下拉。
讀完這 5 項，你可以判斷：要不要把 DeepSeek 當成日常聊天工具、開發 API 備選，或是觀察 AI 市場價格戰的指標。它的影響不只在產品本身，也在於它讓大模型「可以更便宜」這件事變得具體。
| 項目 | 可用方式 | 價格 / 成本 | 關鍵訊號 |
|---|---|---|---|
| DeepSeek web app | 免費 | 每小時 500 則訊息上限 | 曾成為美國 iOS 免費下載榜首 |
| DeepSeek API | 按量計費 | 約每百萬 input tokens US$0.28、output tokens US$0.42 | 比部分競品更便宜 |
| DeepSeek-V3 training | 模型訓練 | 約 2,000 張 GPU、55 天、US$5.58 million | 資源消耗明顯較低 |
| DeepSeek-Prover-V2-671B | 數學模型 | 2025-04-30 發布 | 面向定理證明與推理 |
| DeepSeek V4 / V4-Pro | 最新版本 | 2026-04-24 發布 | 顯示產品線持續擴張 |
1. 免費聊天入口先把門檻壓低
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DeepSeek 的第一個衝擊點，是把一般使用者最在意的「先試再說」做到位。它提供網頁版與行動版免費使用，讓人不用先付費就能接觸模型能力。
但免費不等於無限制。DeepSeek 的網頁版有每小時 500 則訊息上限，用來降低機器人濫用；註冊則依賴 Gmail、Google、Yahoo 這類全球常見信箱服務。
- 平台：web、Android、iOS
- 上線時間：2025-01-10
- 免費：是
- 限制：每小時 500 則訊息
2. API 價格把開發者預算往下拉
對開發者來說，DeepSeek 的吸引力不只在能用，而是夠便宜。它提供 R1 與 V3 的 API，按量計費，適合要做聊天功能、內部助理或自動化產品的團隊。
這種定價直接改變比較基準：當模型輸入輸出都能用較低單價取得，團隊就更容易把大模型納入日常產品，而不是只在高價方案裡試驗。
- 對象：開發者、企業
- 模型：R1、V3
- 計費方式：usage-based
- 參考價格：input 約 US$0.28 / 百萬 tokens
3. 開放權重讓研究和部署更容易
DeepSeek 另一個被反覆提起的特點，是它把部分模型做成開放權重，並搭配基礎架構程式碼釋出。對研究者和工程團隊來說，這代表更容易檢查、改造、部署。
文章提到，R1、V3、V4 模型家族使用 MIT License，而網頁與手機 App 仍是專有產品。這種「模型開放、應用封閉」的組合，讓它同時保留擴散力和商業控制。
開放部分：R1、V3、V4 模型採 MIT License
封閉部分：web 與 mobile app 為 proprietary4. 數學與推理模型把用途切得更細
DeepSeek 不只做通用聊天。2025-04-30 發布的 DeepSeek-Prover-V2-671B，明確面向定理證明與數學推理，功能比一般對話模型更聚焦。
此外，2025-04-03 DeepSeek 與清華大學研究者發表 DeepSeek-GRM，結合 generative reward modeling 與 self-principled critique tuning，嘗試提升推理時的擴展能力。到了 2026-04-24，DeepSeek V4 和 V4-Pro 又進一步擴張產品線。
- DeepSeek-GRM：與清華大學合作發表
- DeepSeek-Prover-V2-671B：數學與定理證明
- DeepSeek V4 / V4-Pro：2026-04-24 發布
5. 更少 GPU 和更低花費改寫了訓練想像
DeepSeek 最具市場衝擊力的地方，是它讓外界看到另一種訓練路線。公司表示，DeepSeek-V3 只用了約 2,000 張 Nvidia H800 GPU、55 天，成本約 US$5.58 million。
相較於一些動輒使用上萬張 GPU 的大型訓練計畫，這個數字讓「高性能一定等於超高成本」的印象開始鬆動，也因此成為 AI 價格戰的重要象徵。
- GPU 數量：約 2,000
- 訓練時間：約 55 天
- 訓練成本：US$5.58 million
- 晶片：Nvidia H800
6. 市場震盪與審查壓力一起出現
DeepSeek 的影響不只在產品層面，也直接反映到市場。R1 帶動的關注曾讓 Nvidia 股價在 2025-01-27 下跌 18%，AI 與硬體相關市值也出現大幅蒸發。
同時，它也面臨 censorship、privacy 和 security 的質疑，包括中國內容管制、資料收集方式，以及是否蒸餾自 OpenAI 輸出等爭議。這些問題讓 DeepSeek 成為技術、商業與合規三者交會的案例。
- 市場影響：科技股明顯回檔
- 合規議題：內容審查與隱私
- 安全事件：2025-01-27 遭遇 cyberattack
- 政策關注：多國持續審視
怎麼挑
如果你只想先試一個免費聊天工具，選 DeepSeek web app 就夠了。若你是開發者，API 價格和模型可用性才是重點；如果你是研究者，開放權重與數學模型更值得看。
但若你的優先順序是資料治理、內容合規或企業風險控管，就不能只看便宜。DeepSeek 最適合把它當成「低成本但高影響」的 AI 方案來評估，而不是單純的聊天產品。