模型选型最容易犯的错误,是把官方能力描述直接当作自己业务的结论。更可靠的方法是:先按任务筛选候选模型,再用真实样本测质量、延迟和成本。当前官方 API 模型入口包括 deepseek-flash 与 deepseek-v4-pro,价格以官方美元价目表和当前路由说明为准。
2026 年 10 月 4 日复核官方更新日志:deepseek-v4-pro 继续提供 Pro 服务且计费不变。Flash 与 Pro 应使用各自单价比较,同时记录实际响应模型、任务通过率、延迟和返工成本。
一、快速选择
- 优先 Flash:分类、改写、摘要、信息抽取、客服草稿及大批量轻量任务。
- 评估 Pro:复杂代码与多约束规划可使用
deepseek-v4-pro,按 Pro 单价计费,并通过业务样本验证收益。 - 采用业务路由:先由 Flash 处理普通请求,遇到低置信度或复杂任务再评估 Pro 或备用渠道,并记录实际模型。
二、建立自己的小型评测集
从真实业务中抽取至少 50 条脱敏样本,覆盖常见、边界和高风险场景。为每条样本规定可判断的通过条件,例如字段完整率、事实错误数、代码测试结果或人工评分标准。
建议记录:
- model:实际模型名
- task_type:任务类型
- passed:是否通过质量门槛
- latency_ms:端到端耗时
- input_tokens / output_tokens:Token 用量
- cache_hit_tokens:缓存命中 Token
- estimated_cost:按核验当日官方价格计算
三、不要只比较单次价格
总成本还包括失败重试、过长输出、人工复核和低质量结果造成的返工。价格低但通过率不足的模型,最终可能更贵。反之,所有请求都使用 Pro 也可能浪费预算。
四、推荐的生产策略
- 给每类任务设置质量门槛和最大预算。
- 以 Flash 为默认候选,用评测结果决定哪些任务需要更强的未来模型或其他渠道。
- 保存一份固定回归集,在模型版本或 Prompt 变化时重复测试。
- 定期查看官方价格页;不要把本站或历史文章中的价格当作结算依据。
参考资料
本文依据以下资料整理,版本与接口信息请以来源页面的现行说明为准。
阅读至此返回学习中心