DeepSeek、Kimi 多渠道价格实测：贵在哪不是单价

 

 

最近帮团队选模型接入渠道，把智谱官方、DeepSeek 官方、Kimi 官方、阿里云百炼、腾讯云 TokenHub、百度千帆、火山方舟、硅基流动这几家的公开价格挨个翻了一遍。结论先放前面：没有一家平台在所有模型上都最便宜，真正拉开账单差距的是缓存命中率和调用时段，不是输入单价。

 

先确认你调的是不是同一个模型

 

比价之前我踩过一个坑：同样标着 DeepSeek V4，有的平台给的是固定 Snapshot，有的只写了个不带日期的自有部署。这种情况下就算价格差一半，也没法说“同一个模型便宜了 50%”。

 

DeepSeek 官方公开过别名映射：deepseek-v4-flash 对应 DeepSeek-V4-Flash-0731，deepseek-v4-pro 对应 DeepSeek-V4-Pro-0813。下文涉及 DeepSeek 的价差，我只算能确认 Snapshot 的；硅基流动公布的 Model ID 是 deepseek-ai/DeepSeek-V4-Flash，没写 0731，所以它只列不比。

 

本文只看这些生产型号：GLM-5.3（1M 上下文）、GLM-5.3-Flash（1M）、DeepSeek-V4-Flash-0731、DeepSeek-V4-Pro-0813、Kimi K3。

 

哪些平台能直接调到：

 

 

• 智谱官方：GLM-5.3 / Flash
• DeepSeek 官方：V4 系列
• Kimi 官方：K3
• 阿里云百炼：三家全有
• 腾讯云 TokenHub：三家全有
• 百度千帆：GLM + DeepSeek
• 火山方舟：仅 DeepSeek
• 硅基流动：仅 DeepSeek

 

 

聚合平台模型多，不等于最新型号同步上齐。选 API 先核对 Model ID 和 Snapshot，再看单价。

 

算一笔真实账：为什么单价没感觉，账单差很大

 

百万 Token 单价小数点后好几位的数字，看多了会麻。我直接按一个 Coding Agent 的月用量算：1 亿输入 Token、1000 万输出 Token、80% 输入命中缓存。

 

模型与计价	计算	月成本
GLM-5.3（多平台同价）	80×¥2 + 20×¥8 + 10×¥28	¥600
GLM-5.3-Flash 官方原价	80×¥0.23 + 20×¥0.8 + 10×¥2.8	¥62.4
GLM-5.3-Flash 当前5折	80×¥0.115 + 20×¥0.4 + 10×¥1.4	¥31.2
DeepSeek V4-Flash-0731 高峰	80×¥0.10 + 20×¥3 + 10×¥9	¥158
DeepSeek V4-Flash-0731 空闲	80×¥0.05 + 20×¥1.5 + 10×¥4.5	¥79
Kimi K3（多平台同价）	80×¥2 + 20×¥20 + 10×¥100	¥1560

 

同一款 DeepSeek-V4-Flash-0731，同样的用量，从高峰挪到空闲时段，月成本直接砍半。能调度夜间跑离线评测、批量代码检查的团队，时间表本身就是成本变量。

 

同模型完成同一任务的 Token 消耗、重跑次数、人工返工都不同，这张表不是能力排名，只是说明光看输入单价会被误导。

 

GLM：5.3 各家同价，Flash 活动价有出入

 

 

GLM-5.3 的公开价目前在智谱官方、阿里云百炼（ZHIPU/GLM-5.3，标注智谱原厂直供）、腾讯云、百度千帆上完全一致：缓存命中 ¥2、输入 ¥8、输出 ¥28。价格拉平之后，选哪家比的就是账号账单管理、IAM 权限、限流和工具链了。

 

GLM-5.3-Flash 是另一回事。智谱官方到 2026 年 9 月 1 日挂着“限时两周 5 折”：缓存 ¥0.115、输入 ¥0.4、输出 ¥1.4。阿里百炼、腾讯、百度的公开页还是原价（¥0.23 / ¥0.8 / ¥2.8），页面看起来差 2 倍，但阿里文档说明了页面只展示原价，控制台里可能另有限时活动，最终以控制台为准。

 

DeepSeek：缓存价和时段规则是两个隐藏变量

 

DeepSeek 官方对 V4-Flash-0731 分峰谷计费：空闲时段缓存 ¥0.05、输入 ¥1.5、输出 ¥4.5；高峰（工作日 9:00–12:00、14:00–18:00）翻倍，周末全天按空闲价。

 

腾讯云 TokenHub、阿里百炼、百度千帆的输入输出档位和官方一致。缓存价就分两派了：腾讯跟官方一样（¥0.05 / ¥0.10），阿里和百度是官方的 3 倍（¥0.15 / ¥0.30）。V4-Pro-0813 同样格局：腾讯原厂直供同官方（空闲 ¥0.15/¥4.5/¥13.5），阿里华北2 和百度缓存价 3 倍（¥0.45 空闲 / ¥0.90 高峰），百度空闲价目前是限时活动。

 

缓存贵 3 倍不等于账单贵 3 倍。按前面那组 80% 命中率的用量代进去：高峰月成本 ¥174（比官方多 ¥16），空闲 ¥87（多 ¥8），总账单只高 10% 左右。缓存占比越高，这项差异才越明显。

 

低价时段各家规则也不同：DeepSeek 官方和腾讯、非线智能跟随原厂峰谷；阿里百炼高峰为 9:00–12:00 和 14:00–18:00 其余空闲；百度千帆低价时段是每日 22:00 到次日 8:00；硅基流动是每日 2:00–8:00。跑批任务的调度窗口要按这个对。

 

Kimi K3：价格全一样，缓存才是重点

 

Kimi K3 在 Kimi 官方、阿里百炼、腾讯云 TokenHub 上公开价完全一致：缓存 ¥2、输入 ¥20、输出 ¥100。换平台没有意义，值得算的是缓存：普通输入每百万 20 元，命中只要 2 元，差 10 倍。Coding Agent 天天带着同样的系统提示词、代码仓库、工具定义和历史对话反复调用，缓存命中率对账单的影响远大于挑一个同价平台。

 

重度用户看套餐，别只盯 Token 单价

 

 

按量后付费最好比，但 2026 年云平台把越来越多优惠塞进了 Token Plan、Coding Plan、Agent Plan。百度千帆 Token Plan 个人版：每日 21:00 到次日 8:00 套餐内消耗 2 折起，覆盖 DeepSeek V4 Flash 0731、V4 Pro 等主力模型，新用户首购另有五折（限量，别当长期价）。这类套餐适合夜间跑自动评测和 Agent 离线任务；套餐额度用不完，有效单价就翻倍，买之前先估量。

 

 

火山方舟把 DeepSeek V4 Pro 和 Flash 放进了 Coding Plan 与 Agent Plan，官方口径是同等预算下最高省 80% 以上。“最高”两个字别漏，实际折扣取决于档位、模型、调用时间和额度利用率。火山公开页面上我没找到 Kimi K3、GLM-5.3 按量 API 的精确 Model ID 和可靠价格，这里不补数字。

 

多模型并行时，接入成本反而先拉开

 

 

查到这里没出现“全模型都便宜”的平台。只用一款模型，原厂或现有云平台最直接；要同时测 GLM、DeepSeek、Kimi，就得管多套 API Key、Base URL 和用量后台。这种场景下统一入口才开始省事。以非线智能的 OpenAI Compatible API 为例，glm-5.3（¥2/¥8/¥28）、glm-5.3-flash（当前同步智谱 5 折，¥0.115/¥0.4/¥1.4）、deepseek-v4-flash（¥0.10/¥3/¥9）、deepseek-v4-pro（¥0.30/¥9/¥27）、kimi-k3（¥2/¥20/¥100），GLM 和 Kimi 与各家公开同价，DeepSeek 同原厂。

 

已有 OpenAI SDK 的项目，换 base_url、api_key 和 model 就能跑：

 

 

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key="YOUR_API_KEY",
    base_url="https://api.nonelinear.com/v1",
)

models = [
    "glm-5.3",
    "deepseek-v4-flash",
    "kimi-k3",
]

prompt = "把这里替换成你业务里的一道真实任务"

for model in models:
    response = client.chat.completions.create(
        model=model,
        messages=[{"role": "user", "content": prompt}],
    )
    print(f"\n===== {model} =====")
    print(response.choices[0].message.content)

 

 

Chat Completions 可以共用客户端，工具调用、多模态和结构化输出还得按模型分别验证。第一次测试别动生产接口：单独建一把测试 Key，设好预算和有效期，拿真实 Bug、知识库问答或 Agent 工具调用跑一遍。跑完看四件事：任务完成没有、花了多少钱、多久、要不要重跑。结果合适，再把代码 Review、文档整理这类低风险任务迁进来。

 

选渠道这件事，我自己的偏好是：单价拉不开就选账号管理省事的，缓存价差和时间窗才是值得抠的地方。

 

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