DeepSeek V2.5 的 API 调用价格和硬盘缓存机制是怎样的？
DeepSeek API 默认开启自动上下文硬盘缓存：未命中输入约 $0.14 / 百万 Token（约 ¥1），缓存命中输入低至 $0.014 / 百万 Token（直降 90%），输出仅约 $0.28 / 百万 Token（约 ¥2），无需手动配置即可自动省钱。
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关于此工具
DeepSeek V2.5 将通用自然语言对话与 DeepSeek-Coder-V2 强悍的编程数学能力深度融合，采用 236B 总参数、每 Token 仅激活 21B 参数 的 MoE 混合专家架构，原生支持 128K 上下文窗口。
核心优势与开发集成
- 极致 API 性价比与自动硬盘缓存：输入约 $0.14 / 百万 Tokens（命中自动前缀缓存低至 $0.014 / 百万），输出约 $0.28 / 百万 Tokens。
- 完全兼容 OpenAI SDK：仅需修改
base_url与 API Key 即可无缝接入现有 LangChain、Cursor、Continue 或企业后端应用。
| 工具名称 | DeepSeek V2.5 |
|---|---|
| 所属分类 | 大语言模型 |
| 定价模式 | 开源权重 / API 超低按量计费 |
| 专题标签 | DeepSeek, MoE LLM, Open Weights, Cheap LLM API |
流量分析
此工具的流量、排名和参与度信号。
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常见问题
DeepSeek V2.5 相比之前的 V2 Chat 和 Coder V2 有何变化？
DeepSeek V2.5 将通用对话模型与专业代码模型合二为一（236B 总参数 MoE 混合专家架构，每 Token 仅激活 21B 参数），同时具备强大的中文写作、数学推理、代码生成与 FIM 补全能力。
现有基于 OpenAI SDK 的项目如何一键接入 DeepSeek V2.5？
完全兼容 OpenAI 接口协议，只需将客户端的 `base_url` 替换为 `https://api.deepseek.com`、模型名填 `deepseek-chat` 即可无缝切换。
在日均千次调用的 RAG 场景下，DeepSeek V2.5 能比 GPT-4o 省多少钱？
点击上方“RAG 长文档分析”预设即可直观看到：相同调用规模下 DeepSeek V2.5 月度成本通常不到旗舰闭源大模型的 1/20。
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