產業趨勢

DeepSeek V4-Pro 永久降價 75%(2026 年 5 月):前沿能力打到白菜價,台灣中小企業的 AI 帳單要重算了

ACTGSYS
2026/5/28
16 分鐘閱讀
DeepSeek V4-Pro 永久降價 75%(2026 年 5 月):前沿能力打到白菜價,台灣中小企業的 AI 帳單要重算了

DeepSeek 於 2026 年 5 月 23 日宣布,把原本要在 5 月 31 日到期的 V4-Pro 75% 折扣轉為「永久定價」——輸入每百萬 token 0.435 美元、輸出 0.87 美元,等於把前沿等級的能力打到只剩 GPT-5.5 約 2% 的價格。 對台灣中小企業,這次降價的意義不只是「又一家便宜的中國模型」,而是 AI API 價格戰正式進入「前沿能力=白菜價」的新階段,你過去因成本卡關的 AI 應用,現在試算可能完全變了一張臉。

DeepSeek V4-Pro 發生了什麼事?

DeepSeek 於 2026 年 5 月 23 日宣布,把 V4-Pro 模型的 75% 促銷折扣轉為永久標準定價。根據 DeepSeek 官方 API 定價文件(2026),原本這個折扣設定在 2026 年 5 月 31 日 15:59 UTC 到期,現在直接變成長期價格。

時間線值得釐清:V4-Pro 最初在 2026 年 4 月 24 日推出,定價是輸入每百萬 token 1.74 美元、輸出 3.48 美元;上線後幾天 DeepSeek 推出 75% 促銷折扣,把價格砍到輸入 0.435 美元、輸出 0.87 美元;如今這個促銷價正式永久化。永久定價結構為:每百萬 token 輸入 0.435 美元、輸出 0.87 美元、快取命中輸入 0.003625 美元(Engadget, 2026)。

為什麼這次降價特別值得注意?因為它不是「便宜的小模型降價」,而是「前沿等級的模型降到零頭價」。DeepSeek 當初推出 Pro 時曾警告,因高階運算資源吃緊,Pro 等級成本可能是輕量 Flash 版的 12 倍,並暗示等 Huawei Ascend 950 超節點在下半年大量到位後價格才會鬆動。如今提前永久降價,顯示算力供給確實改善——也把整個產業的價格底線又往下拉了一層。

DeepSeek V4-Pro 的實力到哪?

DeepSeek V4-Pro 不是靠便宜取勝,benchmark 數字本身就站在第一梯隊。根據第三方評測整理:

  • SWE-bench Verified:80.6%——實際軟體工程任務的解題率,僅落後 Claude Opus 4.7 的 80.8% 0.2 個百分點,明顯領先 GPT-5.5 的 74.9%(Codersera, 2026)。
  • LiveCodeBench:93.5%——即時程式碼能力測試。
  • Codeforces 評分:3206——競賽級程式能力,屬頂尖水準。
  • 架構:1.6T 參數,開源——模型權重公開,可自行部署或透過 API 使用。

換句話說,V4-Pro 在 coding 與軟體工程任務上幾乎追平 Claude Opus 4.7(目前公認的頂尖 coding 模型之一),但價格只是它的零頭。這正是這次事件最具衝擊力的地方:能力與價格的傳統關係被打破了。

DeepSeek V4-Pro 跟 GPT-5.5、Claude、Gemini 差在哪?(價格與能力對照)

時事文最常被搜尋的就是「DeepSeek vs GPT-5.5」。下表把四款主力模型的價格與 coding 能力攤開對照:

模型 輸入價(USD / 1M) 輸出價(USD / 1M) SWE-bench Verified 開源
DeepSeek V4-Pro 0.435 0.87 80.6%
Claude Opus 4.7 5.00 25.00 80.8%
GPT-5.5 較高 較高 74.9%
Gemini 3.5 Flash 1.50 9.00

(價格以各家官方公告為準;GPT-5.5 Pro 依 DeepSeek 自家比較,每 token 約貴 98%。)

這張表的解讀關鍵:在 coding / 軟體工程任務上,DeepSeek V4-Pro 用 Claude Opus 4.7 約 1/11 的輸入價、約 1/29 的輸出價,達到幾乎一樣的 SWE-bench 分數。 對成本敏感、又有大量程式或自動化生成需求的應用,這個價差大到無法忽視。但要注意——benchmark 強不代表所有任務都強,中文客服、特定領域知識、安全合規仍須以你的真實任務實測為準。

開發者與產業怎麼看?

社群評價集中在「震撼性的性價比」與「該不該用中國模型」這兩個矛盾上。

正面評價集中在性價比——開發者實測後普遍認可,V4-Pro 在 coding、agent 任務的表現與頂級閉源模型差距極小,但成本只有零頭。對個人開發者與預算有限的團隊,這等於把「用得起前沿模型」的門檻整個拉平。永久降價更消除了「促銷結束就漲回去」的不確定性,讓人敢把它放進正式產品。

保留意見集中在資料治理與來源——部分企業使用者對「資料送到中國背景供應商的雲端」有疑慮,特別是涉及客戶個資、財務資料的應用。好消息是 V4-Pro 開源,可選擇自行部署在自家或中立雲端,避開資料出境問題;但自部署需要算力與維運能力。

從更大的產業框架看,這場降價呼應了 Gartner 的長期觀察:企業 AI 投資正從「拼模型強度」轉向「拼單位任務成本」(Gartner, 2025)。當前沿能力的價格被打到地板,競爭主軸就會從「誰最強」變成「誰能把同樣的活,用更低成本、更可控的方式跑完」。

這對台灣中小企業代表什麼?

對台灣中小企業,DeepSeek V4-Pro 永久降價是一個「該重算 AI 帳單」的訊號,但不是「無腦搬家」的指令。

機會面:

  • AI 應用的單筆成本可能驟降——過去因 API 成本卡關的應用(大量文件摘要、程式碼生成、批次資料處理、客服自動回覆),用 V4-Pro 試算可能直接划得來。
  • coding / 自動化生成最受惠——若你的需求偏向程式碼、報表、結構化資料生成,V4-Pro 的 80.6% SWE-bench 加上零頭價格,是極具吸引力的組合。
  • 開源帶來部署彈性——可選擇自行部署,把資料留在自家或台灣 / 中立雲端,兼顧成本與資料落地。

但要小心三件事:

  1. 資料治理優先於價格——涉及客戶個資、財務、營業機密的應用,先確認資料流向與合規要求,再決定用 API 還是自部署。便宜不能凌駕資料安全。
  2. 用真實任務實測,別只看 benchmark——SWE-bench 高不代表你的中文客服、特定產業問答也強。把你最常見的真實任務跑一輪 A/B 再決定。
  3. 避免單一供應商鎖定——價格戰下各家輪流降價,建議在系統裡保留模型切換彈性,哪家在你的任務上又便宜又好就切過去。

把 AI 接進 DanLee CRM 做客戶問答、或接進 TanJee 做文件與資料處理時,建議在架構上保留模型路由層——這樣每次有人降價(像這次 DeepSeek),你都能快速比價切換,而不是被任何單一定價綁死。

ACTGSYS 建議:現在該做什麼?

DeepSeek V4-Pro 是值得認真評估的選項,尤其對 coding 與自動化生成需求高的中小企業。以下區分:

現在就做:

  1. 盤點現有 AI 用量與成本結構——把過去三個月的 AI API 帳單拆成「coding / 生成」與「客服 / 對話」兩類,找出哪類用量大、最受惠於降價。
  2. 針對 coding / 生成場景做 A/B 實測——若有程式碼生成、報表自動化、批次摘要等需求,用 V4-Pro 跑 1–2 週小流量,量化「成本下降幅度 vs 品質差異」。
  3. 先做資料治理盤點——列出哪些應用會碰到客戶個資、財務或機密資料,這些優先評估「自部署開源模型」而非直接送 API。
  4. 建立模型切換抽象層——在系統中加入模型路由能力,讓 coding 任務走 V4-Pro、敏感客服走自部署或其他供應商,依任務類型最佳化成本與合規。

先觀望:

  1. 敏感資料應用先別急著搬——若主力應用涉及大量客戶個資且尚未釐清合規路徑,先維持現有方案,等資料治理架構確定再評估。

常見問題

DeepSeek V4-Pro 在台灣可以用嗎?

可以。可透過 DeepSeek 官方 API 使用,或因為它是開源模型,選擇自行部署在自家伺服器、台灣或中立雲端。對涉及客戶個資、財務資料的應用,建議採自部署方式以掌握資料落地與合規,避免資料直接送往第三方雲端。

DeepSeek V4-Pro 永久降價後,比 GPT-5.5、Claude 划算嗎?

在 coding 與軟體工程任務上非常划算——SWE-bench 80.6% 幾乎追平 Claude Opus 4.7(80.8%),價格卻只是零頭。但「划算」要看任務:中文客服、特定領域問答、合規敏感應用仍須以你的真實任務實測,並把資料治理成本一起算進總帳。

DeepSeek V4-Pro 的降價是促銷還是永久?

是永久。DeepSeek 於 2026 年 5 月 23 日宣布,把原本設定在 5 月 31 日到期的 75% 折扣轉為永久標準定價,輸入每百萬 token 0.435 美元、輸出 0.87 美元。這也是它和「限時促銷」的最大差別——你可以放心把它放進長期的產品成本規劃。

中小企業現在就該把 AI 應用搬到 DeepSeek V4-Pro 嗎?

不一定要全搬。建議「分流」:成本敏感、非機密的 coding / 生成任務優先評估 V4-Pro;涉及客戶個資的敏感應用先做資料治理。最務實的做法是建立模型切換能力,按任務類型挑最適合的模型,而非把雞蛋全放一個籃子。

結語

DeepSeek V4-Pro 永久降價的真正訊號,不是「又一家便宜的模型」,而是「前沿能力正式進入白菜價時代」——能力與價格的傳統關係被打破,AI 競爭主軸轉向「同樣的活、誰能更低成本更可控地完成」。對台灣中小企業,正確的回應是「重算帳單、用真實任務實測、把資料治理放在價格之前、保留切換彈性」。

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本文事件日期:2026 年 5 月 23 日(DeepSeek 宣布 V4-Pro 75% 折扣永久化)。最後更新:2026 年 5 月 28 日。

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