DeepSeek 主打性价比而 Kimi 瞄准高价，这种定价分歧反映出怎样的商业逻辑？

晚点LatePost 问AI · 智谱涨价改善盈利暴露了哪些商业化短板？ 大模型价格战打了两年，厂商仍在学习如何收费。 文丨祝颖丽 编辑丨赵磊 今年 5 月，小米宣布 MiMo-V2.5 系列 API 永久降价，最高降幅达 99%。6 月，腾讯云下调平台上的 DeepSeek-V4 系列价格，最高降幅 97.5%。8 月，DeepSeek 调整 V4 系列报价，引入峰谷差价。9 月，随着新模型发布，价格又降了一轮。 这样的消息越来越多。模型公司热衷于宣传价格。降了多少，每百万 token 最低只要几分钱，比竞争对手便宜几倍，都是容易传播的数字。看上去，大模型正在成为一种标准商品，各家公司生产的 token 大同小异，价格越低，竞争力越强。 实际上，token 只是统一了计费单位，各家出售的 token 成本不同，单 token 带来的智能价值也不一样。DeepSeek 强调 “合理利润”，和 Kimi 注重 “极致性能”，其他模型公司也各有侧重，一种奇妙的分野在最近半年逐渐形成。 给模型定价，已经成了公司筛选客户、分配算力、改善利润，乃至影响对外技术叙事的手段。 怎么给一款模型定价? “价格的本质是什么，我只回复一个词：价值。”《定价制胜》的作者赫尔曼·西蒙说。 但对大模型产品来说，技术在按月进化，应用却还没有充分验证，“价值” 仍难以量化、定价方式也很难类比其他成熟商品。 综合公开信息和多位大模型厂商商业化员工的说法，我们发现大模型产品目前基本只有两种定价方式：成本定价法和市场定位定价法。有些公司更偏成本端，比如 Deepseek 和 成本定价法比较简单，公司算出持续提供服务需要花多少钱，再加上希望赚取的利润，算出一个价格。这笔成本主要包括推理算力、网络、存储和运维，不计算前期模型研发支出和销售、薪酬等其他经营费用。 DeepSeek 最为典型。 给智能定价：deepseek、kimi和中国ai公司的不同选择

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