DeepSeek 要用蜜雪冰城的打法，做中国版Claude Code

本文来自微信公众号： APPSO ，作者：发现明日产品的，原文标题：《DeepSeek 要用蜜雪冰城的打法，做中国版 Claude Code》

DeepSeek之于大模型，就像蜜雪冰城之于奶茶。你不必纠结性价比，因为它的本事你挑不出毛病，你的钱包它也从不为难。

最近，DeepSeek官方宣布，DeepSeek-V4-Pro模型API将永久降价。同时，DeepSeek表示，API已完成输出提速与服务扩容，速度更快，服务更稳定，默认支持500并发，企业用户可以在线申请更高并发。

发布模型，再给出折扣，接着降低缓存命中价格，最后把临时优惠变成长期价格。大模型API的价格基准正在被重新改写，而低价模型背后的下一站，很可能是Agent。

DeepSeek永久降价，梁文锋把Token价格打骨折了

让我们先来简单梳理一下DeepSeek的降价时间线：

4月24日，DeepSeek V4预览版正式发布。

4月25日，DeepSeek宣布V4-Pro开启2.5折优惠。

4月26日，DeepSeek宣布缓存命中价格调整为首发价的十分之一。

4月28日，DeepSeek宣布V4-Pro的2.5折优惠延期至5月31日。

5月22日，DeepSeek宣布V4-Pro永久降价为原价的四分之一。

时间线的关键之处，在于临时折扣变成了永久降价。调整之后，DeepSeek-V4-Pro输入缓存命中价格从0.1元每百万Tokens降至0.025元，输入缓存未命中价格从12元每百万Tokens降至3元；

输出价格从24元每百万Tokens降至6元。叠加默认500并发和服务提速后，官方API对开发者和企业的吸引力进一步提高。

🔗https://api-docs.deepseek.com/zh-cn/quick\_start/pricing

而价格下调最直接的影响，是把任务成本推到开发者决策的更前端。

在代码场景里，一次任务可能要读取项目文件、分析日志、多轮修改、反复运行测试，Tokens消耗很容易放大。

长上下文、代码库分析、批量重构、自动测试、Agent多轮执行这些高消耗场景，开始更接近个人开发者和小团队的预算范围。

过去，开发者选择Claude、OpenAI或Gemini，主要看模型能力、稳定性、生态和使用习惯。DeepSeek打骨折的永久降价，也意味着在绝对的性价比面前，开发者使用习惯也是可以轻易改变的。

顺着这条线，DeepSeek一贯的市场角色也更清楚了：用低价、开源和强推理能力，持续建立大模型市场的价格优势。对国内模型厂商来说，V4-Pro永久降价相当于重新划了一条API定价线。

智谱、MiniMax、月之暗面这类同样依赖API收费、又面向开发者和企业客户的模型，压力可想而知。反观Claude、OpenAI、Gemini等海外头部模型，由于市场、客户结构和生态位置不同，短期冲击则相对有限。

但如果DeepSeek后续推出类似Claude Code的编码工具，再用低token成本支撑高频调用，价格敏感的开发者群体会更容易被吸引过来。

梁文锋此前对DeepSeek定价哲学的解释，也能放到今天理解。

早在2024年DeepSeek V2降价时，梁文锋就提到，DeepSeek只是按照自己的节奏做事，核算成本后定价，原则是不贴钱，也不赚取暴利。他还说，降价一部分来自下一代模型结构探索带来的成本下降，另一部分原因是API和AI都应该是普惠的、人人用得起的东西。

比起把API当成高毛利收费入口，DeepSeek则更像是在用过硬的Infra实力压低推理成本，再用低价吸引开发者、应用和下游生态进入自己的轨道。

X平台博主@bookwormengr最近在一篇题为《DeepSeek's 10 trillion USD grand strategy（DeepSeek的十万亿美元棋局）》的长文中，给出了一个更激进的解释。

他认为，DeepSeek的真正目标未必是和智谱、月之暗面、MiniMax竞争，也不是急着补齐多模态、语音、视频这些产品线，而是通过持续降低训练和推理的资源需求，推动一套更便宜、更分散的AI硬件生态成形。

在他看来，DeepSeek的长期价值不只在模型本身，而在于让更多国产存储、GPU、ASIC、网络芯片和异构硬件进入大模型训练与推理体系。

这个判断未必能完全兑现，但它解释了DeepSeek一系列选择背后的方向：

MoE、MLA、DSA、GRPO、RLVR、KV Cache压缩、Dual Path、TileLang，表面上看是模型架构和推理工程优化，往深处看，都是在降低对高端HBM、顶级GPU和CUDA生态的依赖。

一系列降价公告里，最值得关注的不只是输出价格下降，还有缓存命中价格下降。

在大模型推理过程中，KV Cache是一个关键成本项。模型处理长上下文时，需要把历史tokens对应的Key和Value存起来，后续生成时反复使用。上下文越长，需要保存和读取的缓存越多，对显存、带宽和存储系统的压力也越大。

普通聊天里，缓存压力不一定明显，但在进入代码、长文档和Agent任务后，成本结构会迅速变化。@bookwormengr在长文里专门算了一笔KV Cache账。

他以100万tokens上下文、8 bit KV精度和16 bit索引精度为前提，估算DeepSeek V4只需要约5.48GB HBM，而GLM5约为60GB，Qwen3-235B-A22B约为89GB。

长上下文和Agent任务真正贵的地方，不只是模型生成本身，还有缓存、显存、带宽和重复上下文搬运。

一个Code Agent处理项目时，可能要反复读取同一个代码库结构、同一批文件、同一段任务历史、同一套系统提示词和同一批测试日志。若每一轮都按完整上下文重新计费，长任务很快会变贵。缓存命中价格下降后，重复上下文的成本会明显变低。

DeepSeek近年来在MoE架构、长上下文、KV Cache压缩和推理效率上持续投入的表现有目共睹。降价是技术迭代后的必然结果，也将彻底搅动AI编程市场格局。

为什么必须做中国版「Claude Code」？

最先被牵动的，是AI编程工具的订阅模式。

市面主流AI编程工具均推出Coding Plan月付订阅，为用户提供代码补全、模型调用、Agent执行等权益。在轻量化补全时代，单次调用消耗极低。

但AI编程已从单次补全迭代为全流程Agent自动化编码，模型可独立完成代码修改、测试运行、报错修复，单次任务Token消耗大幅提升。

当底层API又同时大幅降价，Coding Plan也必须找到新的支撑点。这个支撑点，更可能落在工程能力上——比如能不能更好地读懂项目结构，能不能精准选择上下文，能不能控制tokens消耗，能不能稳定修改代码，能不能处理Git、终端、CI/CD，能不能在企业环境里管理权限和审计记录？

同样要重新定位的，还有API中转站。对个人开发者来说，便宜和好用仍然重要。但对企业来说，稳定、可审计、可控、可迁移更重要。

沿着这个逻辑继续看，Coding Plan和中转站的改变只是表层。低价之后更值得追问的，是开发者入口究竟掌握在谁手里。

Google CEO Sundar Pichai最近接受了《Hard Fork》采访，他首次公开承认，Google在文本、多模态、语音、推理和整体智能上都很有竞争力，但在agentic coding这一类能力上，尤其是工具调用、指令跟随和长周期任务，目前还有差距。

他还提到，更关键的是把模型放到真实世界里使用，让数据回流，继续迭代。Pichai特别说到，coding是一个需要接触data flows（数据流）的领域。

终端工具能看到开发者如何提出任务，如何追问，什么时候接受建议，什么时候放弃，什么时候要求模型继续修复。它还可以通过测试结果、终端日志、文件变更和Git提交，判断一次Agent执行是否完成任务。这类数据，对coding model和Agent产品都非常有价值。

从公开招聘动作看，DeepSeek近期围绕Agent的动作也变得密集。

我们也可以看到岗位里出现了Agent深度学习算法研究员、Agent数据策略工程师、产品经理、研发工程师等角色。更关键的是，DeepSeek资深研究员陈德里直接发出招聘信息，提到要从零开始构建Code Harness。

如其所说，Model+Harness=Agent，在Agent产品中，模型负责理解和生成，Harness负责把模型能力带入真实工程环境，相当于模型外面那套「执行系统」。

DeepSeek版Claude Code不能只给开发者一个对话框，而要给开发者一个能持续执行任务的工程系统。

崔添翼加入DeepSeek后受到关注，也和Code Agent的工程属性有关。

公开信息显示，崔添翼本科毕业于浙江大学计算机系，曾因信息学竞赛保送浙大，6次获得ACM亚洲区域赛金牌，之后在Jane Street工作9年，并联合创立TSY Capital。

Code Agent的难点不只是生成代码，还要在真实项目里持续执行任务。量化交易系统长期强调低延迟、稳定性、自动化执行和风险控制，这些经验放到Agent Harness上，至少在工程范式上是相通的。

而Agent工具的产品能力，不只包括写代码，也包括权限、审计、数据隔离和安全策略。

这反过来给DeepSeek这样的国产模型提供了机会。如果DeepSeek能把低成本模型、Code Harness、本地部署、企业级权限控制结合起来，它在政企、金融、制造、能源等对数据敏感的行业里，会有更强的替代价值。

DeepSeek做中国版Claude Code的逻辑也正在于此：低价tokens把更多开发者吸引进来。低缓存价格让Agent任务运行成本下降。Code Harness让模型进入开发环境。真实工作流又会反过来帮助DeepSeek改进模型和产品。

就像滚下坡的雪球，越滚越大，滚得越快。降价只是推下山的第一把力，往后它会自己越滚越沉，谁也拦不住。