今日起DeepSeek-V4系列正式涨价
千问
豆包
其实现在国内模型已经卷到便宜又好用的地步，没必要所有任务都上 DeepSeek。核心思路就一句话：简单任务用小模型，复杂任务才上大模型。然后说几个便宜的国产模型可以平替：火山引擎豆包是首选。字节出品，Token 价格非常能打，lite 版本适合日常问答、摘要、格式化这类高频任务，pro 版本也能处理代码和复杂推理。延迟低、并发高，个人和企业都能用。阿里云百炼通义千问更适合想要稳定商业级 API 的人。Qwen2.5 系列口碑很好，72B 版本接近 GPT-4 水平，价格却低不少。 coder 版本写代码、max 版本处理复杂推理和创作都很稳。硅基流动像个模型超市，DeepSeek-V2.5、Qwen2.5、Llama、Gemma、GLM 都能调。新注册有免费额度，API 统一，适合想快速对比多个模型的人。缺点是高峰期偶尔慢。智谱 GLM-4-Flash中文理解强、速度快、价格低，适合大量对话和 Agent 场景。大厂里百度千帆、腾讯混元、讯飞星火也各有特长，认证稳定，经常有免费额度。海外模型也有便宜的，篇幅原因，后面我再说。总结一下，除了用更加便宜的小模型，平时使用中的一些操作习惯也可以降低 Token。例如：第一，分级用模型。分类、摘要、提取用 7B 或 14B 小模型；代码、复杂推理、深度创作才上 DeepSeek、R1、Qwen-72B 这种大模型。组合起来成本能降六成以上。第二，控制上下文。别把整篇文档每次都塞进去，只传需要的片段，或者先做 RAG 检索。长上下文既贵又容易让模型跑偏。第三，善用缓存和批量。重复出现的系统提示、知识库用 Prompt Caching，收一次钱；非实时任务用 Batch API，通常能便宜一半。第四，提示词写到位。任务拆步骤、明确输出格式、加示例，小模型也能稳定输出。提示词优化好了，模型要求能降一档。第五，用蒸馏模型。比如 DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B，推理能力接近大模型，价格却是小模型水平，性价比很高。总结下来就是，要省钱选豆包 lite、Qwen2.5 小模型、GLM-4-Flash；要稳定选阿里云百炼、火山引擎、智谱；要灵活选硅基流动和 OpenRouter；数据敏感或调用量大就本地部署。关键不是找最强模型，而是让合适的任务用合适的模型。
发布于 江苏
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