# Code Screenshot vs DeepSeek

Code Screenshot 记录了 0 月访问量，月度环比增长为 0%，定价为免费。DeepSeek 记录了 372,761,591 月访问量，增长率为 +4.3%，定价为免费增值。

| 指标 | [Code Screenshot](https://openaitools.app/zh/tool/code-screenshot) | [DeepSeek](https://openaitools.app/zh/tool/deepseek) |
| :--- | :--- | :--- |
| 官网地址 | https://cs.vkrsi.com | https://www.deepseek.com |
| 分类 | Text to Image | Large Language Models (LLMs), Open Source AI Models, AI API, AI 聊天机器人 |
| 定价模式 | 免费 | 免费增值 |
| 月访问量 | 0 | 372,761,591 |
| 月度环比增长率 | 0% | +4.3% |
| 主要市场 | 全球 | 中国 |
| 直接访问量 | 0 | 291,585,405 |
| 评价得分 | 4.5 | 4.8 |
| 收藏数 | 2 | 44 |
| 支持平台 | 网站 | 网站 |

## Code Screenshot

Code Screenshot 是一个目标单一的网页应用：把纯文本代码渲染成视觉上好看的图片。界面本质上是一个代码编辑器加设置面板，你可以选择代码语言、挑选配色主题并在导出前调整内边距。页面上的示例内容本身就是一份简短的用法说明，提示你粘贴代码、在设置中切换语言与主题，并用键盘快捷键获取更多选项。

隐私是它最核心的特点。页面明确写明数据不会离开你的设备、代码不会被存储，也就是渲染在客户端完成，而不是走服务端截图流程。因此它很适合用于内部代码或客户代码的截图，这类场景把片段粘贴到托管渲染器里往往不可行。

该工具免费且无需注册，与其它小型开发者实用工具处在同一位置：为设计评审评论配一张函数截图、为会议幻灯片做一段代码配图，或在博客中做前后对比。项目通过 Ko-fi 链接获得支持，页脚还交叉推荐了同一作者的另一款小工具 IconShelf。

**定价与套餐:** 完全免费使用，无需账号。没有付费方案或订阅；页面上的可选 Ko-fi 链接让访客可以打赏开发者。

- **语言与主题选择:** 选择代码语言和配色主题，让片段按你想要的效果渲染。
- **简洁的导出控件:** 调整内边距与边框设置，一步导出可直接分享的图片。
- **键盘快捷键:** Cmd/Ctrl + Shift + H 等快捷操作让批量生成截图更高效。
- **设计上零上传:** 渲染过程留在你的设备上，专有或敏感代码无需离开本机。
- **支持 Ko-fi:** 开发者通过简单的 Ko-fi 链接获得支持，而不设付费档位。

**优势:** 无需账号、注册或付费墙; 客户端渲染让代码留在你的机器上; 语言、主题、内边距与边框控制带来精致输出; 键盘快捷键加快重复截图效率

[工具详情（Markdown）](https://openaitools.app/zh/tool/code-screenshot.md)

## DeepSeek

DeepSeek（杭州深度求索人工智能有限公司）是一家前沿 AI 研究机构，凭借开源权重的透明性与突破性的混合专家（MoE）及强化学习推理效率，搅动了全球大模型市场。继 DeepSeek-V3 与经过同行评审的 DeepSeek-R1 推理模型发布之后，DeepSeek 于 2026 年推出 DeepSeek-V4 世代——采用混合注意力架构，原生百万 token 上下文窗口，包含 DeepSeek-V4-Pro（总参数 1.6T，每个 token 激活 49B）与 DeepSeek-V4.1-Flash（总参数 284B，激活 13B）。

用户可以通过三种方式使用 DeepSeek：完全免费地通过消费级网页端（chat.deepseek.com）与移动应用使用，并可一键切换深度思考与实时网页搜索；通过 DeepSeek 托管的 OpenAI 兼容开发者 API 调用；或是在私有基础设施上自托管其开源权重检查点（包括 V3、R1、Prover-V2 以及蒸馏的 Qwen/Llama 变体）。这些模型在竞赛数学、算法设计、代码仓库级软件工程与结构化数据抽取上表现优异，API 的自动上下文缓存可将重复提示词成本削减 95% 以上。

2026 年末，DeepSeek 仍是开发者与自动化工作流的性价比标杆。消费级聊天界面保持免费，无需强制性的每月 20 美元订阅档；而开发者 API 在 2026 年末转向 `deepseek-flash` 与 `deepseek-v4-pro` 两个主要端点，并采用分时段计价。非高峰时段的 API 调用，Flash 仅需每百万输入 token 0.15 美元（缓存命中 0.003 美元）、每百万输出 token 0.60 美元，V4-Pro 为输入 0.66 美元 / 输出 1.98 美元，仅为可比西方前沿模型成本的一小部分。

**定价与套餐:** chat.deepseek.com 的网页与移动聊天应用免费；按量付费的 OpenAI 兼容 API 非高峰价为：deepseek-flash（V4.1-Flash）输入每百万 token 0.15 美元（缓存命中 0.003 美元）、输出 0.60 美元；deepseek-v4-pro 输入 0.66 美元（缓存命中 0.022 美元）、输出 1.98 美元（工作日 UTC 高峰时段按 2 倍计费）。

- **DeepSeek-V4 混合注意力与百万上下文:** 依托稀疏混合专家架构（V4-Pro 为 1.6T 中的 49B 激活参数），以极低延迟与内存开销处理最多 100 万 token。
- **透明的思维链推理:** 由 DeepSeek-R1 开创并融入 V3.2 与 V4 思考模式，对复杂数学、逻辑与代码调试展示逐步自校验过程。
- **自动上下文缓存与非高峰 API 定价:** 缓存命中时，输入 token 成本降至 Flash 的每百万 0.003 美元与 V4-Pro 的每百万 0.022 美元，非高峰 UTC 时段费率再低 50%。
- **免费消费级网页与移动助手:** 在 chat.deepseek.com 及 iOS/Android 上免费提供文档上传、推理模式与网页搜索，核心模型不必付费墙。
- **开源权重生态与自托管自由:** 在 Hugging Face 与 GitHub 上提供 DeepSeek-V3、R1、蒸馏变体与 Prover 模型的开源权重，使企业可在物理隔离环境中部署。

**优势:** 完全免费的消费级网页与移动应用，且包含深度推理与网页搜索; API token 单价极低（Flash 0.15/0.60 美元，V4-Pro 非高峰 0.66/1.98 美元），缓存输入最高可省 98%; 与 OpenAI API 直接兼容，模型切换或路由毫不费力; 强大的开源权重谱系让团队可自托管或微调，避免供应商锁定

**局限:** 托管 API 与网页应用将数据存储在中国服务器，导致部分西方企业与政府机构面临合规限制; 高峰时段（工作日 UTC 01:00–04:00 与 06:00–10:00）API 价格是非高峰的两倍; 缺少 ChatGPT 与 Google Gemini 提供的原生语音模式、视频生成与生产力套件集成

[工具详情（Markdown）](https://openaitools.app/zh/tool/deepseek.md)

## 常见问题

### Code Screenshot 和 DeepSeek 在月流量上如何比较？

Code Screenshot 有 0 月访问量，而 DeepSeek 有 372,761,591。流量估算描述的是受众规模，而非产品质量。

### 它们的增长率如何比较？

Code Screenshot 的月度环比增长率为 0%；DeepSeek 为 +4.3%。

### 价格如何比较？

Code Screenshot: 免费。完全免费使用，无需账号。没有付费方案或订阅；页面上的可选 Ko-fi 链接让访客可以打赏开发者。 DeepSeek: 免费增值。chat.deepseek.com 的网页与移动聊天应用免费；按量付费的 OpenAI 兼容 API 非高峰价为：deepseek-flash（V4.1-Flash）输入每百万 token 0.15 美元（缓存命中 0.003 美元）、输出 0.60 美元；deepseek-v4-pro 输入 0.66 美元（缓存命中 0.022 美元）、输出 1.98 美元（工作日 UTC 高峰时段按 2 倍计费）。

## 替代工具

| # | 工具名称 | 月访问量 | 月度环比增长率 | 定价模式 | 简介 | 工具详情（Markdown） |
| :--- | :--- | :--- | :--- | :--- | :--- | :--- |
| 1 | [ChatGPT](https://openaitools.app/zh/tool/chatgpt-4) | 6,048,022,723 | +2.2% | 免费增值 | 提供更强的多模态推理与智能体工具，但缺乏 DeepSeek 超低成本的 API 定价。 | [.md](https://openaitools.app/zh/tool/chatgpt-4.md) |
| 2 | [Google Gemini (Gemini Advanced / Google AI Pro & Ultra)](https://openaitools.app/zh/tool/gemini-gemini-advanced) | 2,637,398,242 | -0.1% | 免费增值 | 提供巨大的上下文窗口与深度的 Google 生态系整合，但对于纯推理任务感觉较不够专精。 | [.md](https://openaitools.app/zh/tool/gemini-gemini-advanced.md) |
| 3 | [Claude](https://openaitools.app/zh/tool/claude-2) | 1,253,439,413 | +23.8% | 免费增值 | 提供更优质的长篇代码产出与细致写作，但缺乏 DeepSeek 专门的开源权重推理模型。 | [.md](https://openaitools.app/zh/tool/claude-2.md) |
| 4 | [Grok](https://openaitools.app/zh/tool/grok) | 203,846,050 | -0.8% | 免费增值 | 具备实时 X 社交数据整合功能，但针对专门的开发者代码工作流程，其成本效益较低。 | [.md](https://openaitools.app/zh/tool/grok.md) |
| 5 | [Perplexity](https://openaitools.app/zh/tool/perplexity-ai) | 88,310,223 | -3.7% | 免费增值 | 实时 AI 答案引擎与研究工作室，将联网引用与前沿推理模型相结合。 | [.md](https://openaitools.app/zh/tool/perplexity-ai.md) |
| 6 | [Qwen 4 (通义千问 4)](https://openaitools.app/zh/tool/qwen-4) | 35,101,353 | -6.2% | 免费增值 | 提供同等级的开源权重基础模型与多语言效能，但需要自行架构主机或第三方推理设定。 | [.md](https://openaitools.app/zh/tool/qwen-4.md) |
| 7 | [Cursor](https://openaitools.app/zh/tool/cursor) | 23,297,751 | +8.4% | 免费增值 | 打造宏大软件的 AI 编程智能体 | [.md](https://openaitools.app/zh/tool/cursor.md) |
| 8 | [Kimi AI](https://openaitools.app/zh/tool/kimi-chat) | 19,632,261 | -23.4% | 免费 | 擅长超长文档分析与研究，但缺乏同等级的开源权重开发者社区支援。 | [.md](https://openaitools.app/zh/tool/kimi-chat.md) |
| 9 | [Ollama](https://openaitools.app/zh/tool/ollama) | 9,421,973 | +4.3% | Free, Freemium, Paid | Enables running open-source models locally on consumer hardware, but lacks DeepSeek's cloud-scale hosted reasoning power. | [.md](https://openaitools.app/zh/tool/ollama.md) |
| 10 | [NightCafe Studio](https://openaitools.app/zh/tool/nightcafe-studio) | 2,580,006 | +1.3% | 免费增值 | 带每日挑战与免费额度的 AI 艺术生成器与创作者社区 | [.md](https://openaitools.app/zh/tool/nightcafe-studio.md) |

---
来源：https://openaitools.app/zh/compare/code-screenshot-vs-deepseek

更多 Markdown 页面: [分类](https://openaitools.app/zh/categories.md) · [流量排名](https://openaitools.app/zh/rankings.md) · [llms.txt](https://openaitools.app/zh/llms.txt)
