DeepSeek拆App,搜索5元千次

11 月 13 日晚，DeepSeek 把整个 App 拆成了接口：在 Messages、Responses、Chat Completions 里打开对应参数，V4.1-Flash 就能自动联网搜索、在思考链里多步检索并阅读链接、解析 PDF、Office 与图片，还带输入输出风控开关。搜索、抓取、OCR、语音识别、语音合成另有独立接口。官方说可以 1:1 复刻完整 App，并开源了一个能导入历史对话的前端 Demo（来源：IT之家，2026-11-13）。

工具调用单独计费：搜索与抓取每千次 5 元，OCR 每千页 1.5 元。

按次计价这件事，DeepSeek 一个月前已经试过一次：10 月 17 日放出 Search 与 Fetch，按成功请求收费，每千次 5 元，免费期到 10 月 31 日，11 月 1 日起在 Harness、Claude Code、Codex 里经服务端调用开始收费（来源：钱江晚报，2026-10-17）。这次是把 OCR、语音这些也纳进同一套计价。

一、一次回答，变成五张账单

以前调用一个大模型，账只有一行：输入 token 加输出 token。

现在一次"帮我查一下这个政策、把附件读一遍、再念给我听"的请求，可能拆成五笔：模型 token、搜索 0.005 元、抓取 0.005 元、OCR 每页 0.0015 元、语音合成按量。

这笔账的意义不在单价高低，在可见性。工具成本从"隐式塞进输入 token"变成"独立列出来"，采购方第一次能看清一次任务里哪一段最贵。

图注：同一句"查政策、读附件、念出来"，在按次计价下拆成模型 token、搜索抓取、OCR、语音四笔，只有前三笔有公开单价。数据来源：DeepSeek 官方公布单价（2026-11-13）。

与之对照的是另一条口径。Google 的价格页上，图像输入早就按固定档计价：Gemini 3 每张图 258 个 token，不随分辨率变（来源：Google Cloud 模型价格页，2026-11 查询）。也就是说，一部分厂商在把复杂输入压成可预测的固定值，另一部分厂商在把复杂流程拆成可计价的独立单元。两条路都在做同一件事：让账单可算。

二、0.005 元一次搜索，贵不贵看抓回多少字

5 元一千次，单次 0.005 元。这个价格本身说明不了贵还是便宜，要看一次搜索抓回多少内容、这些内容原本要以什么形式计费。

旧口径下，抓回的网页会变成巨量隐式输入 token 计入账单（来源：《大模型 API 定价策略定量分析框架与成本测算》，研究报告/11-AI-Fundamentals）。一次搜索抓回三万字网页，中文按约 1.5 字一个 token 粗算，是两万个 token；按输入价 1.5 美元每百万 token 折算是 0.03 美元、约 0.21 元。同一件事按次计费是 0.005 元，差 40 倍。

所以按次计费省的不是"搜索本身"，省的是两件事：一是长网页、多轮检索的场景，二是失败重试的浪费。前者按内容量算本来就贵，改成按次就便宜；后者在按成功计费的规则下，失败请求不收费。

反过来说，高频短查询会变贵。一个每天跑十万次、每次只查一句话的场景，按次计费是每天 500 元，而这些查询在 token 口径下可能只值几十元。

图注：同一批查询在两种口径下的成本随单次抓回内容量变化：内容越长，按次越划算；查询越短越频繁，按 token 越划算。示意图按公开单价与 1.5 美元每百万 token 的输入价换算，实际账单还受缓存与重试影响。

三、OCR 一页 0.0015 元，比视觉模型便宜 44 倍

这条参数最容易被忽略，但它可能是这次更新里对企业最实际的一条。

0.0015 元一页，等于 100 万页 1500 元。同样一页 A4 扫描件，如果直接送进视觉模型，按 300dpi、2480×3508 像素、Claude 口径算是 6255 个 token，按 1.5 美元每百万 token 折算是 0.067 元一页。

差 44 倍。

当然两者不等价：OCR 只给文字，不给版式理解、不给版面结构、不给"这张图里画的是什么"。能替代的场景是纯文字提取——发票号码、合同条款、身份证信息，这些只需要字对。

差 44 倍这件事的真正含义是：把任务按能力分层的价值，远大于在单一模型上省 token。该用 OCR 的用 OCR，该用视觉模型的用视觉模型，混着用就是给简单任务付复杂能力的钱。

这条思路在检索侧也成立。香港科技大学（广州）的 PRIME 论文指出，检索优化的注意力几乎都在查询侧，语料侧被简化成"分块"；他们在索引之前做元数据合成与层级检索，达到结构感知分块的检索质量，同时把嵌入计算降低 45.8 倍、索引向量数降低 22.4 倍（来源：《PRIME：面向结构化文档检索的预检索索引建模》，arXiv:2610.13296）。同样是"分层做对"，省下的是数量级。

四、两种定价哲学，对着干

把 DeepSeek 和 Google 放在一起看，会发现两家在往相反方向走。

一家把复杂输入压成固定值：每张图 258 个 token，不管你传的是缩略图还是扫描件。另一家把复杂流程拆成独立单价：搜索一次多少钱、OCR 一页多少钱、语音一秒多少钱。

前者的好处是账单可预测，坏处是复杂输入被打折处理；后者的好处是每段成本可见，坏处是结算复杂、失败判定容易扯皮。

对采购方，这两条路的应对方式不同。走固定档的，要盯"我的输入有没有被压得看不清"；走按次的，要盯"什么算一次成功"。

DeepSeek 这次把"失败、无结果、超时三类不收钱"写进了文档，边界比多数同类产品清楚。真实业务里的"半成功"——抓回来一页营销软文、一段与问题无关的正文——按哪类算，还得看实际账单。

五、对企业意味着什么

第一，先拉一次工具调用基线。把线上的搜索、抓取、OCR、语音调用量按天统计出来，乘上单价，估一遍月度账单。没有基线的团队，等免费期一过才发现成本结构变了。

第二，按任务分层选接口。纯文字提取走 OCR，需要理解版式的走视觉模型，需要最新信息的走搜索。分层的收益不是几个百分点，是几十倍。

第三，把重试率当成一等指标。按次计费下，重试就是钱；按 tokens 计费下，重试藏在输入里看不见。两种口径都需要统计"一次成功需要几次调用"，这个数字决定真实单价。

第四，别只比标价。0.005 元一次的搜索，如果 30% 的请求抓回的内容与问题无关，真实成本是 0.007 元一次；而一个贵一点但命中率高的通道，总账可能更便宜。

未知与边界

能力边界：官方称可 1:1 复刻完整 App，这是产品口径；工具链在长尾站点上的稳定性、对反爬页面的处理、对复杂 PDF 的解析成功率，都需要自有数据实测。

价格边界：本次公布的单价是搜索抓取 5 元每千次、OCR 1.5 元每千页，语音类单价未在文中给出；免费额度与阶梯折扣是否延续，官方未说明。

口径边界：本文的成本换算是按公开单价与固定假设做的粗算，不含缓存命中、批处理折扣、重试与失败请求，实际账单会更高。汇率按 7.1 折算，仅用于量级比较。

源势AI观点

按次计费对企业的真正价值，是把"我到底为哪一步付钱"这个问题摆到桌面上。以前一次调用的账单是一团，现在至少能拆成模型、检索、解析、语音四段。

我们做统一网关时把这件事做在计量层：每一次调用记录模型、工具、耗时、token 与工具次数，按业务线出账。客户因此能看到"这个月检索花了多少、解析花了多少、哪个团队用得最多"。账单拆得开，优化才有的放矢；拆不开，就只能砍总量，最后砍掉的是最该保留的那部分。

来源说明：本文数据线索来自当日行业汇编《AI行业24小时_20261114_10》第 10 条与知识库既往定价笔记；DeepSeek 工具单价为官方公布口径，1:1 复刻 App 为官方表述，未获第三方验证。

话题标签：#按次计费 #OCR #工具调用

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