DeepSeek周调用量登顶全球第一：极致性价比引发的账单碾压

在知名模型API聚合网关OpenRouter公布的单周数据中，DeepSeek V4.1-Flash-1017以33.6万亿Token的周调用量跃居全球第一，环比增幅达801%。与此同时，中国大模型在前五名中占据多数席位，周总调用量超过90万亿Token，连续26周在平台总流量上超过美国模型。

但这并非一次简单的“技术制霸”，更像是一场“账单碾压”的阶段性成果。33.6万亿Token背后，是全球开发者和中小团队在真实业务场景中反复算账、追求ROI的理性选择。

算出来的流量高地

V4.1-Flash-1017发布后短短一周，老版本调用量下滑近半，新版本迅速接盘并吸引增量。这种快速迁移表明，API调用者的忠诚度高度依赖“性价比”，迁移成本极低，切换决策近乎即时。

需要指出的是，OpenRouter仅代表API聚合层面的开发者调用，并不包含各厂商自营API、公有云企业级专区、私有化部署以及直接面向C端的Web与App产品。拿下OpenRouter榜首，说明它在中立开发者生态中极受欢迎，而非已经统治整体商业市场。

开发者之所以密集调用，核心在于成本结构。

V4.1-Flash的总参数量为552B，但Prefill阶段每个Token仅激活8B，Decode阶段激活16B。换句话说，模型保留了接近旗舰级的容量，推理时实际动用的计算资源却被大幅压低。架构上，它将40层语言主干拆分为20层因果编码器和20层Decoder，Prompt编码后所需的全局KV直接由编码器末端投影获得，无需反复遍历全部历史Token，官方数据显示其Prefill计算量近乎减半。

在AI智能体（Agent）等高频长文本场景中，上下文往往随网页浏览、代码运行而迅速膨胀。DeepSeek把KV Cache从单机内存剥离，接入容量约100 PiB的独立分布式存储集群，缓存命中时输入成本直接降至常规价格的十分之一。在性能足够应对客服、代码补全、打标签等日常任务的前提下，其综合使用成本仅为部分海外头部旗舰的数十分之一。

开源飞轮构筑护城河

纯粹的低价难以持久，但结合开源，定价逻辑就发生了变化。

DeepSeek此前开源了内部推理框架DeepInfer，兼顾NVIDIA与华为昇腾算力平台。大模型推理的难点不仅在模型权重，更在于并行切分、缓存策略与底层调度等工程细节。当官方将整套优化方案开放后，中小团队无需自行攻坚即可在本地或私有云复现高吞吐推理。

这种做法形成了明显的生态联动：开源权重降低试用门槛，开源推理框架降低落地门槛，更大的部署规模反过来验证并优化技术路线。面对软件封锁，已被全球开发者嵌入生产流程的开源工具链展现出了更强的韧性。

繁荣背后的商业与算力考量

高调用量并不直接等同于高利润。

在OpenRouter按任务花费金额排序的高价值榜单中，Claude Opus 5.5、GPT-5.6 Sol等模型依旧占据主导地位。涉及高复杂度、高风险的尖端业务，企业依然愿意为顶级智能支付溢价。DeepSeek目前承接的主要是任务量庞大、但单价相对较低的腰部与基础工作流。

此外，极致低价策略对团队的混合毛利率提出了严峻考验。面对海外数千人规模的成熟商业化实验室，数百人团队如何兼顾前沿研发的资本开支与盈利能力，仍需长期摸索。

在底层算力端，跨芯片平台的适配是必然方向，但超大规模集群在万卡互联下的通信稳定性和分布式预训练效率，是决定后续模型能否继续保持代际竞争力的硬核指标。与此同时，部分国家针对特定开源模型在政府及敏感部门系统中的排斥政策，也为跨国规模化带来了地缘阻力。

33.6万亿Token证明了在日渐昂贵的AI行业中，将“用得起”做到极致同样是不可忽视的竞争力。然而，调用量只是第一步，如何在性价比之外证明不可替代的高阶价值，是整个开源生态接下来必须回答的命题。