| 面向/指標 | ||
|---|---|---|
| 官方網域 | deepseek.com | promptr.dev |
| 定價模式 | 免費增值 | Pay-as-you-go |
| 每月造訪次數 | 3.73億 (372,761,591) | 0 (0) |
| 月流量變化量 | +1536.22萬 (+4.3%) | 0 (0%) |
| 主要市場與市佔 | 🇨🇳 中國 (50.5%) | 🌐 全球 (—) |
| 每月直接造訪 | 2.92億 | 0 |
| 使用者評分 | 4.8 | 3.6 |
| 支援平台 | 網站 | 網站 |
由 DeepSeek-V4 與 R1 驅動的高效開源權重與託管推理 AI,token 成本極低。
依託稀疏混合專家架構(V4-Pro 為 1.6T 中的 49B 啟用參數),以極低延遲與記憶體開銷處理最多 100 萬 token。
由 DeepSeek-R1 開創並融入 V3.2 與 V4 思考模式,對複雜數學、邏輯與程式碼除錯展示逐步自驗證過程。
快取命中時,輸入 token 成本降至 Flash 的每百萬 0.003 美元與 V4-Pro 的每百萬 0.022 美元,離峰 UTC 時段費率再低 50%。
在 chat.deepseek.com 及 iOS/Android 上免費提供文件上傳、推理模式與網頁搜尋,核心模型無須付費牆。
用一次 REST 呼叫壓縮 LLM 提示詞,降低 token 成本
把提示詞送到單一 REST 端點,即可取回純文字的精簡版本,直接交給模型使用。
供應商表示 LLM 輸入成本最多可降低 40%,並以範例展示某提示詞減少 45%。
提供 curl、Python、JavaScript、C# 的複製即用範例,整合只需數分鐘而非數天。
用標籤包住段落,即可將其排除在壓縮之外,或為該區塊指定特定壓縮比例。

提供巨大的上下文視窗與深度的 Google 生態系整合,但對於純推理任務感覺較不夠專精。
提供巨大的上下文視窗與深度的 Google 生態系整合,但對於純推理任務感覺較不夠專精。

免費 / 開源提供同等級的開源權重基礎模型與多語言效能,但需要自行架構主機或第三方推論設定。
免費 / 開源Enables running open-source models locally on consumer hardware, but lacks DeepSeek's cloud-scale hosted reasoning power.
免費 / 開源Enables running open-source models locally on consumer hardware, but lacks DeepSeek's cloud-scale hosted reasoning power.
免費 / 開源Unsloth is an open-source toolkit for running and training large language models locally. It provides faster, more memory-efficient fine-tuning, a local chat and agent environment with browser use, image and video generation, and an OpenAI-compatible API your existing tools can connect to.
免費 / 開源Unsloth is an open-source toolkit for running and training large language models locally. It provides faster, more memory-efficient fine-tuning, a local chat and agent environment with browser use, image and video generation, and an OpenAI-compatible API your existing tools can connect to.

免費 / 開源Offers a feature-rich self-hosted chat interface for local models, but requires you to provide your own underlying LLM backend.
免費 / 開源Offers a feature-rich self-hosted chat interface for local models, but requires you to provide your own underlying LLM backend.