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请查看以下内容： https://api-docs.deepseek.com/quick_start/pricing/ 高峰定价是正常价格的两倍，非高峰定价是正常价格的一半。 高峰时段为协调世界时（UTC）01:00 - 04:00 和 06:00 - 10:00（其他时段为非高峰时段）。 -- V4 FLASH 现行定价 ----------------- 非高峰：$0.007（缓存命中），$0.22（缓存未命中），$0.66（输出） 高峰：$0.014（缓存命中），$0.44（缓存未命中），$1.32（输出） -- V4 FLASH 新旧对比（非高峰） ----------------- 缓存命中：$0.0028 对比 $0.007（+250%） 缓存未命中：$0.14 对比 $0.22（+157%） 输出：$0.28 对比 $0.66（+235%） -- V4 PRO ----------------- 非高峰：$0.022（缓存命中），$0.66（缓存未命中），$1.98（输出） 高峰：$0.044（缓存命中），$1.32（缓存未命中），$3.96（输出） ----------------- 一旦页面更新并随时间失效，可以对比2026年8月1日的同一页面： https://web.archive.org/web/20260801170952/https://api-docs.deepseek.com/quick_start/pricing/

似乎对最新的人工智能模型、定价、性能、自我托管模型的方法以及相关立法的更新新闻有着真正的需求。这真的是黑客行为，还是仅仅是人工智能行业新闻？也许是时候将人工智能新闻转移到其他地方了？如果Y Combinator的Lisp/Arc开发者能够实施一个人工智能新闻的过滤器，那可能会更好。

这是一个有趣的应用场景，讨论得相对较少，可能比软件开发更有用。尤其是在如今，大家都在大量依赖人工智能，甚至忘记了曾经掌握的知识。<p>你有没有自己探索过这个，或者找到过一些现有的工作流程，用于掌握技术、概念、理论，基本上是我们从大学以来传统上手动学习的所有内容？