09-02更新,据官方平台发布,DeepSeek V4 Flash 和 Vision Exp 的免费期到 9 月 3 日 17:00(新加坡时间) 就停。之后按官方峰谷价再打折:工作日 9–12 点、14–18 点是官方价五折;其余时间和周末再打一层,相当于官方高峰价的 2.5 折。
想继续白嫖的话,平台推 GLM 5.3 Flash(就是前一阵那个 Ox Alpha)。320B 总参、18B 激活,原生多模态,1M 上下文。Qwen3.8 Flash、Hy3、MiMo V2.5 也还免费。
2026-08-29,提供更多免费模型
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🔥 社区首选:GLM-5.3-Flash
前段时间爆火的神秘模型“Ox Alpha”揭晓!作为 GLM-5 系列首款原生全模态模型,拥有 320B 总参数/18B 激活,采用稀疏+线性注意力混合架构与 1M 上下文。响应极速、推理强大,是目前综合体验与高频调用的不二之选!
📋 全量免费模型阵容一览:
🔹 GLM-5.3-Flash:320B 原生全模态,1M 上下文,极致性价比首选
🔹 Qwen3.8-Flash:125B MoE 架构,GDN+QSA 混合注意力,性能超越 Qwen3.7-Plus
🔹 DeepSeek-V4-Flash:284B/13B 稀疏 MoE,1M 上下文,推理直逼 V4-Pro
🔹 DeepSeek-V4-Flash-Vision-Exp:1M 上下文,支持图文混合输入,多模态 Agent 体验拉满
🔹 Hy3(腾讯混元):295B 稀疏 MoE,快慢思考融合,Agent 性能比肩旗舰
🔹 MiMo-V2.5(小米):310B 稀疏 MoE,原生多模态,支持文/图/音/视全能输入
2026-08-17 起,DeepSeek 官方 API 对 deepseek-v4-flash 与 deepseek-v4-pro 启用峰谷计价,基础单价同步上调。不过 B.AI 对 deepseek-v4-flash 限时免费使用,覆盖 Web Chat 与 OpenAI 兼容 API。
DeepSeek V4 官方价格策略
高峰时段:09:00–12:00、14:00–18:00,空闲时段为上述时段外,价格减半。
| 模型 | 缓存命中输入 | 缓存未命中输入 | 输出 |
|---|---|---|---|
| V4-Flash 高峰 | 0.10 | 3.0 | 9.0 |
| V4-Flash 空闲 | 0.05 | 1.5 | 4.5 |
| V4-Pro 高峰 | 0.30 | 9.0 | 27.0 |
| V4-Pro 空闲 | 0.15 | 4.5 | 13.5 |
对照 5 月的价格,高峰缓存命中输入涨幅 1100%,输出涨幅 350%,对于“勤俭持家”的你,估计接受不了,所以赶紧薅 B.AI 的羊毛吧。
B.AI 是什么
B.AI 是第三方聚合网关,不是 DeepSeek 官方渠道。其 2026-08-17 公告将 deepseek-v4-flash 调整为免费,不过你得需要点魔法才能访问。
技术规格对齐官方开源版:
- 284B 总参 / 13B 激活 MoE,MIT License
- 1M 上下文,384K 最大输出
- 支持
tool_calls、JSON output、非思考/思考切换
免费为"限时",平台未给结束时间,反正可以薅羊毛就对了,Google 邮箱可直接登录,然后创建 key 即可。
B.AI OpenAI 兼容接入
- Base URL:
https://api.b.ai/v1 - Auth:
Authorization: Bearer sk-xxx - 模型名:
deepseek-v4-flash
cURL
curl https://api.b.ai/v1/chat/completions \ -H "Authorization: Bearer $BAI_KEY" \ -H "Content-Type: application/json" \ -d '{"model":"deepseek-v4-flash","messages":[{"role":"user","content":"ping"}],"max_tokens":256}'
使用 curl 通了之后就可以直接到 cc-switch 配置好,codex 就可以正常访问了。
常见问题
使用 deepseek 在 codex 使用可能会遇到下面的错误:
{"error":{"message":"The `reasoning_content` in the thinking mode must be passed back to theAPI.","type":"invalid_request_error","param":"","code":"invalid_request_error"}}
我们需要将 model_reasoning_effort 设置为 none 即可。
model_reasoning_effort = "none"
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