Kimi API vs DeepSeek API：国产低价 API 怎么选、成本与能力对比
数据截至 2026-07，价格与限额以各官网为准。
追求单价绝对低、任务不复杂、能接受非思考模式为主，DeepSeek 的 v4-flash 目前账面单价更狠；需要长上下文的编程/多模态能力、且愿意为更强的模型多付一点，Kimi 的 K2.7 系列更合适。两家都便宜，但便宜的结构不一样，往下看具体维度再定。
在讲对比之前先说明一句：本篇讲的是 API 调用成本，不是对话产品体验横评。如果你想知道的是网页版/App 版 Kimi、DeepSeek、豆包这类对话工具日常用起来哪个顺手，那是另一个话题，可以看 DeepSeek vs Kimi vs 豆包：国产对话工具怎么选。这篇只谈开发者视角的 API 计费和接入，两码事别混着看。
成本维度：官方硬价对照
两家的价格都在各自官方定价页公示，为了口径统一，这里只用人民币对人民币比——Kimi 大陆站（platform.kimi.com）和 DeepSeek 中文定价页都提供官方 CNY 数字，不用换算，比出来更靠谱（DeepSeek 官方英文页只给美元、中文页只给人民币，两边没有同一页面的双币种对照，硬凑换算价意义不大，所以本文对比统一走人民币）。
| 模型 | 输入·缓存命中 | 输入·未命中 | 输出价 | 上下文窗口 |
|---|---|---|---|---|
Kimi kimi-k2.7-code（当前主打的编程专用模型） | ¥1.30 | ¥6.50 | ¥27.00 | 262,144 |
Kimi kimi-k2.6（当前旗舰多模态） | ¥1.10 | ¥6.50 | ¥27.00 | 262,144 |
Kimi kimi-k2.5（上一代，仍在售） | ¥0.70 | ¥4.00 | ¥21.00 | 262,144 |
DeepSeek deepseek-v4-flash | ¥0.02 | ¥1.00 | ¥2.00 | 1,000,000 |
DeepSeek deepseek-v4-pro | ¥0.025 | ¥3.00 | ¥6.00 | 1,000,000 |
（单位均为元/百万 token。）
这张表摆出来，最直观的是 DeepSeek v4-flash 的账面单价明显更低——未命中输入价只要 ¥1、输出只要 ¥2，比 Kimi 任何一档都便宜好几倍。但公平地说，这不完全是”同档比同档”：v4-flash 定位更轻量的日常任务，Kimi 这边即便是价格最低的 K2.5 也是定位为”旗舰的上一代”，两者的能力定位本身就不完全对齐，直接拿绝对数字说”DeepSeek 更便宜”会忽略掉这层背景。真正对标定位相近的重任务，DeepSeek 的 v4-pro（¥0.025/¥3/¥6）反而和 Kimi K2.6（¥1.10/¥6.50/¥27）比起来，输入未命中价 v4-pro 更低，但输出价差距缩小了不少。选型时别只看一个数字，按你实际要跑的任务量级去对应档位比较。
缓存折扣的结构也不一样，这是容易被忽略的一点。Kimi 的自动上下文缓存，命中价大概是未命中价的 1/5 到 1/6（比如 K2.6 是 ¥1.10 对 ¥6.50，差 5 倍出头）；DeepSeek 的”上下文硬盘缓存”折扣幅度更夸张，v4-flash 命中价是未命中价的约 2%（降幅约 98%），v4-pro 更是只要 0.83%（降幅约 99%）。也就是说，如果你的应用有大量固定前缀（长系统提示、参考文档反复复用），DeepSeek 这边命中之后几乎是”白送”的水平，理论上省钱空间比 Kimi 更大——但两家的缓存都是自动生效、尽力而为（best-effort）机制，不保证 100% 命中，实际效果要靠真实流量测，不能只看官方公示的理论折扣就下结论。
还要提一句时效性坑：DeepSeek 官方文档写明 deepseek-chat / deepseek-reasoner 这两个旧模型名将于 2026-07-24 15:59 UTC 弃用，新用户应该直接用 deepseek-v4-flash（对应非思考模式）和思考模式两种调用方式。如果你看到的教程还在用旧名字，注意这是过时内容。另外网上有关于 DeepSeek 计划引入”峰谷定价”（工作时段翻倍收费）的传闻，但截至核实时官方定价页尚未正式生效，这条务必以官网当次页面为准，别按传闻价格做预算。
关于 DeepSeek 和 OpenAI 的另一组对比，可以看 DeepSeek API vs OpenAI API 对比，那篇是 DeepSeek 对海外大厂的视角，跟这篇国产内部对比是两个坐标系。
能力、上下文长度与接入维度
上下文窗口：DeepSeek v4 系列（flash 和 pro）官方标注上下文窗口都是 1M tokens，最大输出 384K；Kimi 当前这批模型（K2.7、K2.6、K2.5）官方标注是 262,144 tokens（约 262K）。单看数字 DeepSeek 这一项占优，但实际用起来长上下文任务是否稳定、“大海捞针”式的长文本定位准确度如何，两家官方定价页都不会告诉你，这类体感差异建议自己用真实长文档跑一批测试，别只看窗口数字大小下判断。
并发限制：DeepSeek 官方标注 v4-flash 支持 2,500 并发、v4-pro 支持 500 并发；Kimi 官方文档本次核实没有拿到对应的并发数字，如果你的场景是高并发批量调用，这项建议直接找官方客服或文档当次确认，别按经验值估。
模型定位：Kimi 这边 K2.7 Code 专门面向编程任务，K2.6 是多模态旗舰（支持图片、视频输入，还分思考/非思考模式），覆盖场景更宽；DeepSeek 这边目前公开的主力是 flash/pro 两档通用模型，没有单独拆分出”编程专用”型号（是否有专门代码模型未在本次核实范围内，以官网当次列表为准）。如果你的任务明确是写代码、改代码这类，Kimi 的 K2.7 Code 有专门优化，值得优先测一下。
OpenAI 兼容接入：这一项两家打平，都完全兼容 OpenAI 的 Python SDK，换 base_url 和 api_key 就能跑起来。Kimi 大陆站是 https://api.moonshot.cn/v1，DeepSeek 是 https://api.deepseek.com。两边的最小示例都是同一个套路：
from openai import OpenAI
# Kimi 大陆站
client = OpenAI(api_key="$MOONSHOT_API_KEY", base_url="https://api.moonshot.cn/v1")
# DeepSeek
# client = OpenAI(api_key=os.environ.get('DEEPSEEK_API_KEY'), base_url="https://api.deepseek.com")
completion = client.chat.completions.create(
model="kimi-k2.6", # 或 "deepseek-v4-flash" / "deepseek-v4-pro"
messages=[{"role": "user", "content": "你好"}]
)
print(completion.choices[0].message.content)
密钥申请路径也都很直接：Kimi 走 platform.kimi.com 控制台的「API Key 管理」，DeepSeek 走 platform.deepseek.com/api_keys，都是登录后自助创建，没有人工审批队列，接入摩擦都不大。
分人群结论
- 成本极度敏感、任务偏简单（分类、摘要、抽取、轻量对话）：优先试 DeepSeek v4-flash，账面单价目前是这几款里最低的一档，配合它接近白送的缓存命中价，同样流量下账单更容易压下去。
- 需要写代码/改代码，且希望模型对编程场景有专门优化：优先试 Kimi 的
kimi-k2.7-code，这是专门面向编程任务打磨的型号，值得拿真实代码任务做个对照评测再定。 - 任务需要超长上下文（比如整本书、超大代码仓库级别的输入）：DeepSeek 的 1M 窗口官方数字更大，值得优先测试长文本场景下的稳定性。
- 图片/视频等多模态输入需求：Kimi 的 K2.6 明确支持图片和视频输入，这方面 DeepSeek 本次核实没有拿到对应能力信息，需要多模态的话先确认 DeepSeek 是否有对应型号。
- 重度依赖缓存复用、系统提示或参考文档很长且高频复用：两家的自动缓存都值得利用，DeepSeek 官方公示的折扣幅度更陡，但实际收益要看你的真实命中率，别只信理论倍数。
一句话收尾：两家都是国产低价阵营里的选手，没有谁全面碾压谁，DeepSeek 胜在账面单价和上下文窗口的数字更漂亮，Kimi 胜在编程专项模型和多模态覆盖更全。真要拍板，拿你自己的真实任务在两边各跑一批小流量测试，看实际质量和实际账单，比只比价格表靠谱得多。
常见坑 / 注意
- 本篇是 API 成本对比，不是产品体验对比：想看对话产品好不好用，看 DeepSeek vs Kimi vs 豆包。
- 别拿换算的美元价当官方数字：DeepSeek 中英文定价页币种不同、没有同页对照，本文对比统一用人民币官方数字。
- DeepSeek 旧模型名即将弃用：
deepseek-chat/deepseek-reasoner2026-07-24 后停用，新代码直接用deepseek-v4-flash/v4-pro。 - 峰谷定价传闻未生效：DeepSeek 可能引入的分时段涨价截至核实时官方页面未正式公示，别按传闻做预算。
- 缓存折扣是理论值：两家缓存都是自动、尽力而为机制，不保证 100% 命中，实际省钱幅度要用真实流量测。
- 上下文窗口数字大不等于体感好：长文本定位准确度建议自己用真实长文档验证。