DeepSeek与智谱的Token价格策略呈现两极分化：一边断崖式降价90%，一边累计涨价83%。本文将穿透价格表象，从算力成本构成、技术效率提升与市场需求分层三个维度，解析大模型定价的底层逻辑。同时提供6大实操技巧，助你在Token价格分层时代精准控制AI使用成本。

2026年4月，DeepSeek两天两次降价：4月25日晚先对V4-Pro开启限时2.5折，4月26日晚再宣布全系API输入缓存命中价格降至首发价的1/10，Flash版每百万Token输入缓存命中价格低至0.02元。高频调用、长文本处理场景的成本降幅超过90%。

但与此同时，智谱在2026年第一季度分多次上调，累计达83%。GLM-5系列输出价格比GLM-4涨了50%，GLM-5系列在Coding场景的缓存命中Token价格已经接近Anthropic的Claude Sonnet。这是国产大模型第一次在核心场景实现与海外头部厂商的价格对齐。

一边在断崖式降价，一边在大幅涨价。Token价格走势到底是会越来越低还是越来越高？

这个问题没有绝对的答案。回答前最好先搞明白Token成本到底是怎么构成的，再看清楚降价和涨价分别发生在哪些场景。本篇会把这些讲透，并给出一套实操的成本控制方法。

一、先理解Token的成本构成

理解Token价格的核心，是理清它和算力的底层关联。

用一个简单的类比来解释：大模型服务商就像发电场，GPU是发电机组，算力是发电能力，Token就是发出来的电。用户调用大模型生成内容，本质是购买一定数量的Token，也就是购买算力的产出。

发电机组的效率越高、发电成本越低，电价就越便宜；同理，大模型的推理效率越高、算力成本越低，Token价格就越低。同时，就像用电高峰会出现电价上浮，算力供需紧张时，Token价格也会出现短期波动。

模型厂商和云厂商建好“发电厂”，也就是 GPU 集群、推理框架、缓存系统和模型服务；用户每输入一句话、让模型多思考一轮、多输出几段结果，本质上都在“耗电”。腾讯云官方计费估算口径是：中文大约 1.8 个字符 ≈ 1 Token，英文大约 0.75 个单词 ≈ 1 Token。

Token 单价比作电价，Token 用量比作电量。真正费用公式是：总成本 = 单位 Token 价格 × Token 消耗量。

这个类比能帮从更本质的层面理解行业变化。所有影响Token价格的因素，最终都会落到“算力供给”和“算力效率”这两个核心变量上。理解了这个结构，几个关键事实就好懂了：

第一，电价（Token单价）和电费（Token总用量）是两回事。电价可能在降，但如果电器越来越多、用得越来越频繁，总电费照样上涨。这正是当前最容易被误读的地方。

第二，发电成本在持续下降。MoE架构（混合专家模型）的普及，让推理时的显存占用降低了约60%，吞吐量大幅提升。MiniMax 、Kimi 等国产模型普遍采用了这套架构。发电效率提高了，单位发电成本自然往下走。

第三，电的种类不一样，价格也不一样。给居民用的普惠电（基础对话、缓存命中场景）越来越便宜，但工业用的高峰电（复杂推理、Agent编程、长链路任务）反而越来越贵。这就是降价和涨价同时发生的根本原因。

二、单位价格的长期趋势

先看降价这一面。从更长的时间尺度看，单位Token价格的下降是确定无疑的，而且速度惊人。

2024年是国内大模型价格战最激烈的一年。模型厂商争先恐后把Token价格打到厘级，百万Token的价格从几十块一路杀到几块甚至几毛。到了2026年，DeepSeek的缓存命中场景已经把价格压到了两分钱每百万Token的水平，这个下降趋势背后有三股力量在推动。

技术效率是第一股力量。MoE架构、推理引擎优化、KV Cache缓存复用、模型蒸馏，这些工程手段让同样的智能产出消耗的算力越来越少。智谱在财报里的解释很有代表性：云端部署业务主要由于模型推理效率提升、算力规模扩张导致边际成本递减。换句话说，规模越大、优化越深，单位成本越低。

市场竞争是第二股力量。国内大模型厂商众多，DeepSeek、智谱、豆包、Kimi、MiniMax贴身肉搏，谁也不敢轻易把价格定高。每一次旗舰模型发布，几乎都伴随着一轮价格下调或者性价比提升。

普惠路线是第三股力量。厂商有意把基础场景的价格压到极低，目的是吸引开发者进来、把生态做大。DeepSeek Flash走的就是普惠路线，输入缓存命中0.02元、输出2元每百万Token的报价，对应的就是中小开发者和轻量应用的调用场景。

所以如果你问的是同一个模型、同样的任务，单位价格是不是在降，答案是肯定的，而且降幅巨大。

三、为何很多人的支出反而在涨？

再看涨价这一面，这才是更值得警惕的部分。尽管单位价格在降，大量企业和开发者的实际AI账单却在持续上涨。原因有三个。

第一个原因是用量的指数级膨胀。国家数据局的数据显示，中国日均Token调用量已经突破140万亿，相比2024年初增长超千倍。当你的应用从简单问答升级到Agent工作流，Token消耗会瞬间放大。一次复杂的Agent任务可能消耗数万甚至数十万Token，因为它要处理超长的System Prompt、多轮工具调用、反复读取上下文、加上深度思考的思维链消耗。单价再低，乘以这个用量，账单照样吓人。腾讯云等云厂商在3月对Token和Coding Plan集体涨价（幅度约4倍以上），就主要是OpenClaw引发算力缺口的成本压力传导。

第二个原因是高端场景在主动涨价。这是2026年最值得关注的变化。智谱第一季度API定价涨了83%，Token消耗量却同步增长了400%。提价不但没有抑制需求，反而出现供不应求的局面。这说明一个关键转变：当大模型的能力强到能创造真实价值时，厂商的定价逻辑从抢市场份额变成了为价值定价。智谱CEO张鹏提出了一个概念叫Token架构师，意思是未来每个人都要学会规划和管理自己的Token消耗。

第三个原因是算力供给的紧张传导。SemiAnalysis数据显示，英伟达H100的一年期租赁合同价格从2025年10月的1.70美元每小时，飙升到2026年3月的2.35美元，涨幅近40%。发电场的成本在涨，电网的成本在涨，最终一部分会传导到电价上。过去那种靠补贴换市场、半卖半送的Token定价，在算力紧张的背景下越来越难维持。

把这三个原因放在一起，结论就清楚了：单位价格在降，但用量在涨、高端场景在提价、算力成本在传导，多数人的实际支出是上升的。

四、影响未来价格的四大核心变量

未来1-2年，Token价格的走势主要受四个变量的影响，任何一个变量的变化都会引发市场的连锁反应。

第一是国产算力的量产进度。如果国产GPU能在2027年实现大规模替代，会彻底打破海外厂商的算力垄断，进一步压低通用Token的价格。

第二是大模型的技术迭代速度。如果出现新的模型架构，能将推理效率再提升一个数量级，会加速Token价格的下降。

第三是市场竞争格局。如果国内大模型市场的竞争持续加剧，厂商可能会发起新一轮价格战，进一步拉低通用服务的价格。

第四是需求结构的变化。如果智能体和多模态应用的普及速度超出预期，会持续推高高端算力需求，可能会延缓高端Token价格的下降速度。

不是简单的越来越低或越来越高，而是在快速分层。低端普惠层在持续走低，高端价值层在稳步走高。

五、控制Token成本的实用方法

无论未来价格走势如何，掌握正确的成本控制方法，都能大幅降低AI使用成本。以下是经过验证的实用技巧，适合个人和不同规模的企业。

第一，用好Prompt缓存。 这是性价比最高的优化手段。缓存命中的输入Token价格通常只有常规价的四分之一到十分之一。如果你的System Prompt、规则定义、基础上下文是固定的，把它们放在Prompt的前缀部分，API厂商会自动缓存这部分内容。有一个细节很多人忽略：不要在System Prompt里写时间相关的内容，比如今天是某月某日，日期一跳变就会让所有缓存瞬间失效。把时间放进用户消息里。

第二，精简Prompt和管理上下文。 请求级别的优化能立刻节省30%到60%的Token。一个真实案例是把5000字的规范文档压缩成120字的RAG片段加50字的规范摘要，效果几乎不变，成本大幅下降。同时要主动管理对话历史，裁剪掉无关的上下文字段，避免把整个对话历史无脑塞进每一次请求。

第三，做多模型路由，用对模型而非用最大模型。 不是所有任务都需要旗舰模型。写工具函数、定义类型、生成样板代码、加注释这类简单任务，用便宜的小模型甚至免费模型就够了。把复杂的核心逻辑才交给高端模型，通过这种分治策略，编程场景的成本预计能砍掉50%。

第四，给高频结果加缓存。 在架构层面，对那些会被反复调用的查询结果做本地缓存或分布式缓存。比如快递查询、知识库检索这类结果相对稳定的场景，加上几十小时的缓存，能砍掉大量重复调用。某企业实际案例，通过缓存加Prompt精简，最终把月均Token消耗从原来的水平降到280万，月成本840美元，降本比例95.2%，而且准确率还从92.1%提升到了95.7%。

第五，按需开启增强功能。 网页搜索、研究模式、扩展思考这些功能能增强模型能力，但也会显著增加单次调用的Token消耗。如果任务只是简单问答、润色或结构化重写，这些功能并非必需。把基础对话作为默认模式，只在明确需要长链路推理时才主动开启，用完及时关闭。

第六，建立Token成本治理体系。 这是长期工程，把Token消耗、延迟、错误、成本变成看得见的指标，设置预算告警和配额。当某个场景的成本异常飙升，或者某个部门的月度预算即将耗尽时，自动降级到低成本模式。把成本控制从个人技巧上升为企业的管理体系，才能在用量持续增长的趋势下控制好成本。

企业成本控制建议

采用混合部署模式。通用非敏感任务用公有云MaaS服务，核心敏感数据和高频业务用本地部署模型，兼顾成本和安全。

建立模型分级体系。制定内部的模型使用规范，不同复杂度的任务对应不同等级的模型，避免资源浪费。

签订长期协议。和云厂商签订年度或季度采购协议，拿到批量折扣和专属服务，长期来看能节省30%以上的成本。

写到最后

回到最初的问题：Token价格会越来越低吗？

准确的答案是：单位价格在结构性走低，但价格正在快速分层，多数人的实际账单在上涨。

对于个人和企业来说，不用过度纠结未来价格会涨还是会跌，更重要的是根据自身需求，选择合适的模型和服务。合理控制成本，让AI真正成为提升效率、创造价值的工具，而不是沉重的成本负担，把每一个Token都花在能创造价值的地方。

价格战的时代正在过去，价值定价的时代正在到来。在这个新阶段，管好自己的Token账本，可能比选择模型更能决定一个AI业务的生死。