在 2025 年 9 月，DeepSeek 发布了 DeepSeek-V3.1 新计价模型，相比旧版本，价格上涨了约 40%。这一调整引发了大量开发者的关注：API 调用成本变高，是否意味着整体费用也将大幅增加？
本文将通过实战演示，详细解析新计价模型的逻辑，展示如何在 API 调用中优化成本，并结合 批量请求、吞吐量对比与企业/个人最佳实践，帮助开发者在 涨价背景下依旧实现成本优化。
一. 新计价模型逻辑解析
1. 定价模式的变化
- 旧版本（V3.0） ：采用基础输入输出 token 定价，每 1M token 定额计费。
- 新版本（V3.1） ：引入动态并发计价，吞吐量增加，但单次请求 token 单价提升 40%。
a. 优势
- 高并发场景下更适合批量任务处理。
- 提供更高的吞吐量，单机即可处理更多请求。
b. 劣势
- 单次调用的费用确实提高，对低频调用用户不友好。
二. API 调用样例与成本对比
1. 基础调用示例
下面给出一个 Python 调用 DeepSeek-V3.1 API 的示例：
import requests
url = "https://api.deepseek.com/v3.1/chat/completions"
headers = {
"Authorization": "Bearer YOUR_API_KEY",
"Content-Type": "application/json"
}
data = {
"model": "deepseek-v3.1-chat",
"messages": [
{"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."},
{"role": "user", "content": "帮我生成一段关于API计价模型的介绍"}
],
"max_tokens": 200
}
response = requests.post(url, headers=headers, json=data)
print(response.json())
2. 成本对比
假设调用同样的 1M tokens：
| 模型版本 | 单价（假设） | 并发吞吐量 | 总费用 | 备注 |
|---|---|---|---|---|
| V3.0 | $0.002 / 1K tokens | 并发 5 | $2.0 | 低并发限制 |
| V3.1 | $0.0028 / 1K tokens | 并发 25 | $2.8 | 高吞吐更适合大规模任务 |
可以看到，虽然 DeepSeek-V3.1 新计价模型的单价上涨，但吞吐量提升意味着在大规模并发任务中，可以减少整体 API 请求次数，从而降低 平均单位成本。
三. 批量请求优化策略
1. 使用批量请求
新版本支持一次性提交多个输入，大幅减少 HTTP 请求开销。
示例：批量输入
data = {
"model": "deepseek-v3.1-chat",
"messages": [
{"role": "system", "content": "You are a code assistant."},
{"role": "user", "content": "帮我写一个冒泡排序"},
{"role": "user", "content": "解释一下快排的时间复杂度"},
{"role": "user", "content": "写一个Python二叉树遍历函数"}
],
"max_tokens": 500
}
批量请求相比单次请求，可以减少网络耗时，并提高整体 吞吐/成本比。
2. 并发请求池
- 通过 Python asyncio 或 多线程池，可以并行发送任务，提高资源利用率。
import asyncio
import aiohttp
async def fetch(session, data):
async with session.post(url, headers=headers, json=data) as resp:
return await resp.json()
async def main():
async with aiohttp.ClientSession() as session:
tasks = [fetch(session, data) for _ in range(10)]
results = await asyncio.gather(*tasks)
print(results)
asyncio.run(main())
四. 企业与个人开发者最佳实践
1. 企业场景
- 批量数据处理：如日志分析、客服问答，推荐使用批量请求 + 并发池模式。
- 模型微调结合 API：在 DeepSeek-V3.1 新计价模型下，训练成本可能更高，但调用吞吐量提升可弥补差额。
2. 个人开发者
- 低频调用时尽量合并输入，避免小请求频繁调用。
- 使用 缓存策略（Redis、本地 JSON）减少重复调用。
五. 总结
DeepSeek-V3.1 新计价模型虽然价格上涨了 40%，但凭借吞吐量提升与批量调用支持，企业和开发者依旧可以通过 并发优化、批量请求与缓存机制实现成本节约。
一句话总结：涨价 ≠ 成本增加，合理设计调用策略，依旧能省钱。
👉 更多详情可查看价格涨 40% 仍省钱？DeepSeek-V3.1 新计价模型实战对比
