DeepSeek是第三个将峰谷定价引入AI服务的国内厂商。阿里云QoderWork在6月23日率先推出「峰谷Token」，夜间低至2折，背后是「训推潮汐互补」动态调度机制——白天推理高峰、夜间空闲算力自动切换给模型训练。再往前，Anthropic在3月已为Claude引入分时消耗加速逻辑。三家的本质一致：GPU跟电厂一样不能随意启停，闲置率才是定价的真正算盘。

DeepSeek引入峰谷定价、高峰翻倍的同时，国内云厂商正集体涨价——腾讯云算力涨幅最高463%，阿里云、百度智能云跟进5%-30%，智谱AI年内三次上调累计150%。同一时期，小米、腾讯云却将自家大模型API永久降价最高99%。行业呈现K型分化：通用模型走量抢入口、高端模型溢价保值。峰谷定价本质是DeepSeek在「多数厂商涨价、少数降价」的夹缝中找平衡——既引导需求错峰，又不失去性价比标签。

峰谷定价能否成为行业标配？当下有两个观察信号：一是阿里QoderWork已跑通夜间2折模式，DeepSeek直接将高峰翻倍后是否带动其他国产模型跟进分时计价；二是电力行业经验表明，分时电价有效的前提是用户侧有足够弹性需求（如批处理任务可延迟）。Agent开发者能否大规模将任务从工作日白天挪到夜间，决定了这套定价机制的真正效果。更远一步，算力租赁市场可能从「按量单价」转向「按小时计价」，如同云计算EC2预留实例的演进路径。

一张缓存命中的输入价格低至0.025元/百万Token，但如果缓存未命中，价格飙升至3元——差120倍。峰谷定价叠加缓存差异，开发者的真实成本不是线性翻倍，而是由三个变量共同决定：高峰时段占比、缓存命中率、任务能否延迟。以Agent工作流为例，假设40%调用落在高峰段、缓存命中率90%，实际成本大约比「全谷时段+全缓存命中」高出80%。真正值得追问的，不是价格翻倍本身，而是这套多级定价体系下，优化空间到底在哪一层——是挪任务时间、还是重构Prompt让缓存命中率逼近100%。