Gemini API价格对比：DeepSeek 与 Gemini，谁更适合你的业务？

比较 Gemini API价格与 DeepSeek 的模型费用，核心取舍是：降低持续使用成本，还是获得 Gemini 更完整的托管工具。文本和编程任务可以先从 DeepSeek V4.1 Flash 入手；如果产品需要原生音频、视频输入或 Google Search，选择 Google Gemini 3.8 Flash。两者的上下文都达到约 100 万 token，因此，比起宣传中的窗口大小，输入类型和模型周边的工作更值得关注。

DeepSeek 和 Gemini 哪个好？先看你的工作流

需要低成本、以文本为主的产品，或部署时必须下载模型权重，选 DeepSeek；需要处理多种媒体，或围绕 Google Search 构建智能体，选 Gemini。 这些建议依据的是文档列明的能力和价格，并不代表某个模型能赢下所有推理测试。

独立开发者要给产品加入代码解释、结构化信息提取或文案起草功能，可以优先评估 DeepSeek V4.1 Flash。它的 API 名称是 deepseek-flash，当前映射到 DeepSeek-V4.1-Flash-1017。DeepSeek V4 Pro 的 API 名称是 deepseek-v4-pro，当前映射到 DeepSeek-V4-Pro-0813。Pro 是另一个值得用难题单独评估的文本模型，并非每次请求都该自动升级到它。Flash 支持图像，Pro 不支持。DeepSeek 模型与价格。

如果业务要处理录音、视频和 PDF 文档，Google Gemini 3.8 Flash 是更实用的默认选择。遇到难度较高的推理，或确实需要超长输出、值得承担更高费用时，再评估 Gemini 4 Argon。两者均接受文本、图像、音频、视频和 PDF，输出均为文本。Gemini 3.8 Flash 模型文档、Gemini 4 Argon 模型文档。

资料核验日期：2026 年 10 月 18 日。 核验范围包括 DeepSeek 在线价格页和模型卡、Google 在线 Gemini API 价格页及模型文档，以及双方的官方消费者页面。比较标准涵盖输入兼容性、部署选择、工具集成、可用上下文和完整使用成本。本文未声称做过性能实测。

如果省去音频、视频、文档或搜索集成工作的价值，高于 token 价差，选择会偏向 Gemini。如果应用已经具备这些组件，只想在后端接入更便宜的模型，选择则会偏向 DeepSeek。

Gemini API价格与 DeepSeek 对比：当前费率和已公布的调整

按当前 token 费率，DeepSeek Flash 比 Gemini Flash 便宜，DeepSeek Pro 也比 Argon 便宜。如果产品会持续运行到优惠期之后，就应按 Gemini 已公布的后续费率做预算。 这些 API 按输入和生成内容中的 token 计费；输入优惠不会降低输出费用。

下表金额单位均为美元／百万 token。DeepSeek 按时段区分价格；Gemini 使用 Standard 付费层级的费率，输出价格包含模型内部推理消耗的 thinking token。未缓存输入指没有享受缓存输入折扣的请求。

来源：DeepSeek 模型与价格及 Gemini API 价格页，核验于 2026 年 10 月 18 日。Google 后续的价格调整已经公布，并非预测。

DeepSeek 的高峰时段为周一至周五 UTC 01:00-04:00 和 06:00-10:00，中国法定节假日除外。其他时间均为非高峰时段，包括周末。后台文档队列可以利用这一安排；面向客户的助手则应按客户实际使用的时间做预算。DeepSeek 计费时段说明。

Gemini 的缓存还需区分另一项费用：3.8 Flash 的缓存存储价格为每百万 token 每小时 $0.50，并将于 2027 年 1 月 1 日升至 $1.00。Argon 仅支持隐式缓存；如果应用依赖显式创建、可重复使用的缓存，就不能假定它采用相同机制。缓存指重复使用的输入前缀，折扣后的读取费与可能产生的存储费是不同的收费项目。Gemini API 价格页、Argon 缓存支持说明。

更完整的计费层级可参阅 DeepSeek 价格指南和 Gemini 价格指南。就这次选择而言，不要花几天优化一笔很小的 token 账单，却放任高昂的人工审核成本。如果便宜模型带来更多修改、不合格输出或重复尝试，切换前应把这些成本一并算进去。

DeepSeek 和 Gemini 编程怎么选？

追求低成本的编程基线，优先选 DeepSeek V4.1 Flash；编程工作流还需要 Google 的托管工具，则优先考虑 Gemini。 这项建议针对的是应用配套能力与费用，并非未经验证的编程榜单排名。

DeepSeek 为开发者提供支持工具调用和 JSON 输出的低价模型。工具调用意味着模型请求应用执行某个函数，例如读取文件或运行测试；并不意味着模型会自行操作你的基础设施。本文比较的两个 DeepSeek 模型均列明支持这些功能。DeepSeek 模型功能。

构建内部 SQL 助手时，可以先向 Flash 提供数据库结构、允许执行的操作，以及已通过审核的查询示例。先判断答案是否正确、可用，再决定是否调用 Pro。“Pro”这个名称不能代替评估结果，尤其是较新的 Flash 模型与 Pro 版本本身就具备不同能力。

Gemini 3.8 Flash 和 Argon 均列明支持函数调用、结构化输出和代码执行。如果希望服务商提供更完整的执行工具，这些能力值得纳入评估。但它们不代表模型自动获得私有代码仓库、凭证或部署系统的访问权限；这些应用集成仍需自行设计。Gemini Flash 功能、Argon 功能。

对于已获融资、准备构建技术支持助手的创业者，有价值的比较应覆盖完整任务：读懂工单、定位相关代码、提出补丁，并解释依据。如果一份便宜的答案需要开发者重新梳理整个排查过程，实际成本反而可能更高。除模型用量外，还应记录补丁采纳情况和人工审核投入。

为什么模型卡上的分数不能直接决定选择？

DeepSeek 不同版本公布的评测，使用了不同的基准版本和智能体运行框架：Flash-1017 报告的是 Claude Code 框架下的 Terminal-Bench 4.0 结果；Pro-0813 报告的是 Terminal Bench 2.1，并说明其编程智能体评测使用 DeepSeek Harness。这里的运行框架负责向模型提供工具并执行任务。这些是厂商在指定条件下报告的结果，不能作为同一口径的测量值直接比较。Flash-1017 模型卡、Pro-0813 模型卡。

不要把口径不同的分数相减，就将差值视为生产环境中的优势。先让 Flash 对比 Flash，再把未通过的任务交给 Pro 和 Argon。这样既能说明为什么值得为升级付费，也能留下记录，知道升级究竟解决了哪些问题。

处理长文档：先确定输入方式，再为输出留空间

需要直接输入 PDF，优先选 Gemini 3.8 Flash；已有文本提取流程，且大批量处理对价格敏感，优先选 DeepSeek Flash。 能否接收一个文件，与能否准确回答关于这个文件的问题，是两回事。

DeepSeek 为本文比较的两个模型均列出 1M 上下文和 384K 最大输出。Gemini 3.8 Flash 列出 1,048,576 个输入 token 和 65,536 个输出 token。Argon 则是输入与输出共用 1,048,576 个 token，默认同步输出上限为 65,536，另有独立的长解码路径。DeepSeek 限制说明、Gemini Flash 限制说明、Argon 限制说明。

中型企业的 CTO 在审阅供应商文档时，可以利用 Gemini 文档列明的 PDF 输入能力，省去先把每页转成纯文本的步骤。如果文本提取能力已经就绪，或 Flash 可以查看相关页面的图像，DeepSeek 就值得考虑。应用应保留原文页码或页面引用，让审核者能核对答案，而不是只看到一份流畅却无据可查的摘要。

Argon 的长解码可以突破常规输出上限，但请求的构建方式也会改变。使用 Interactions API 时，需要启用后台执行，并将 max_output_tokens 设为高于 65,536。后台执行要求 store: true，采用前应确认这一模式符合应用要求。续写还会把先前生成的内容重新作为输入，因此各轮执行产生的用量都会计费，并应用符合条件的隐式缓存折扣。长解码的执行与计费。

普通文档问答不必使用 Argon 长解码。 先提供相关摘录，并限制答案长度。对于需要比较相互冲突政策的资深业务负责人，简短回答加上准确的原文依据，比一份难以审查的超长回复更便于采取行动。长上下文只是允许更大的请求，并不保证毫无遗漏，也不保证能完美处理信息冲突。

搜索智能体：Gemini 便于集成，DeepSeek 便于控制调用成本

需要集成 Google Search，优先选 Gemini；搜索层独立管理、计费调用量较大时，优先考虑 DeepSeek。 搜索依据功能（grounding）是把当前网页中的证据提供给模型，而非只依赖模型训练时学到的知识。

Gemini 可以发起 Google Search 查询，并返回来源标注。这适合需要让读者核查引用的商业研究助手。产品界面应保留这些引用，不要在把模型输出整理成段落时将其丢弃。Google Search 搜索依据功能。

DeepSeek 提供两个独立 API：Search 返回搜索结果，Fetch 把网页提取为 Markdown。两者均按每 1,000 次成功请求 $0.75收费。失败请求、空搜索结果和超时均不收费；调整返回结果的数量，也不会改变单次请求价格。这样可以明确控制何时查找页面，以及哪些页面值得进一步抓取。DeepSeek Search 与 Fetch。

Google 的 Gemini 付费搜索依据功能，每月提供 5,000 次免费搜索请求，由 Gemini 3 及更新模型共享，超出后按每 1,000 次 $14收费。计费单位是模型实际执行的每一次搜索查询。用户提出一个问题，可能触发多次查询。这份共享额度不会给每个模型各发一份，而 3.8 Flash 的免费 token 层级也不包含搜索依据功能。Gemini API 价格页。

免费搜索额度会不会改变谁更便宜？

为了做一个范围明确的比较，令 n 同时代表成功的 DeepSeek Search 请求数和 Google 搜索查询数，并假设 Google 当月的共享免费额度尚未使用。不计模型 token、Fetch 调用，也不比较答案质量差异。

根据已公布费率，计算如下：

• DeepSeek 独立 Search：$0.00075 × n。
• Gemini Search：$0.014 × max(n − 5,000, 0)。

两条费用曲线约在 5,283 次查询处相交；按整数计次，从 5,284 次操作开始，DeepSeek 更便宜。达到 10,000 次时，仅搜索部分的费用分别是 DeepSeek $7.50、Gemini $70。这里比较的是相同数量的计费操作，并不意味着双方能检索到同样有用的证据，或完成同样多的研究任务。

小型内部查询工具可能会因为免费额度，而让 Gemini 的搜索部分更便宜。对于不断增长的研究产品，应记录每个合格答案消耗了多少次查询、抓取了多少页面，以及阅读这些页面所用的模型 token。仅看搜索结果的单价，无法得出完成一份报告的总成本。

多模态输入：Gemini 支持的类型更全面

原始素材是音频或视频时，选择 Gemini；任务需要文本和静态图像时，评估 DeepSeek Flash。 多模态表示模型能接受不止一种输入类型，并不意味着同一系列的每个模型都支持全部类型。

DeepSeek 的视觉文档明确说明，Flash 支持读取截图中的文字、描述图像和分析图表。本文查阅的 DeepSeek 页面未列明原生音频或视频输入支持。Pro 不支持视觉，因此把图像工作流从 Flash 切到 Pro，会失去任务必需的能力。DeepSeek 视觉指南、DeepSeek 模型对比。

业务人员如果要结合屏幕录制审阅客户通话，Gemini 文档列明的音视频输入能力，让它成为更直接的起点。报销流程如果已经提供收据图像，则值得评估 Flash。先将录音转成文字也是一种架构选择，但此时需要一起评估转写环节和文本模型。

本文的两个 Gemini 模型 ID 均不能生成音频或图像，也均不支持 Live API。它们在这里的媒体优势是理解输入，并返回文本。不能仅因模型能接收音频文件，就承诺它能充当实时语音助手。Gemini 3.8 Flash、Gemini 4 Argon。

开放权重还是托管模型？DeepSeek 的部署选择更灵活

如果下载权重是硬性要求，DeepSeek 更合适。 开放权重指模型训练得到的参数可供获取，配合合适的推理服务系统即可自行运行，而不必每次推理都向原厂购买服务。

DeepSeek 以 MIT 许可证发布 Flash-1017 和 Pro-0813 的权重，模型卡中也提供本地部署指导。本文查阅的 Gemini 文档提供的是托管访问，而非权重下载；Argon 的分发页面列出了 Google 的应用和 API 渠道。DeepSeek Flash 模型卡、DeepSeek Pro 模型卡、Google 的 Argon 分发文档。

这带来的是部署自由，不是免费基础设施。DeepSeek 的 Pro 模型卡给出了一种使用单个 4×GB300 节点的服务配置示例；它只是示例，并非通用的最低配置要求。Flash-1017 的模型卡也明确指出，推理、工具执行和 HTTP 传输仍由调用方负责。下载模型检查点，只是部署服务的开始。Pro 部署示例、Flash 实现边界。

已经在运营模型基础设施的企业，可能会把权重可用性视为决定性条件。小团队开发者则可以先比较托管 API，等明确负载和运维工作后，再核算自托管成本。DeepSeek V4 指南对版本和部署选择有更详细的说明。

数据处理方式应与权重许可证分开判断。模型采用 MIT 许可证，并不能说明托管端点如何存储或使用提示词。本文不对任何一方作出笼统的隐私承诺。应评估实际部署服务的具体条款，也包括应用调用的检索服务。

个人用户怎么选：免费 DeepSeek，还是 Gemini 订阅？

免费聊天可以用 DeepSeek 应用；需要特定 Google 功能和访问权限时，再选对应的 Gemini 订阅。 DeepSeek 官方下载页面标明聊天免费。Google 的美国消费者页面列出：Free 为 $0，Google AI Plus 为 $4.99/月，Google AI Pro 为 $19.99/月，Google AI Ultra 为 $99.99/月起，另有 $199.99/月选项。Pro 和 Ultra 均列明可访问 Argon；Pro 还包含 Gmail 和 Docs 中的 Gemini。DeepSeek 应用、Google 美国订阅方案。

独立经营者如果本来就在这些 Google 应用中工作，集成体验可能足以支撑付费。偶尔写作、提问，则先试免费应用。消费者订阅与 API 用量应分别做购买决策：有了应用访问权限，并不能替代前面列出的 token 和工具预算。对于内部工具，关键是哪个 API 支撑工作流，而非开发者购买了哪种聊天订阅。

Gemini 和 DeepSeek 之间，什么时候值得切换？

先让范围明确的工作流达到验收标准，再切换。如果集成或审核成本超过收益，就保留原方案。 可以只在应用的某条处理路径上用 DeepSeek 替代 Gemini，不必迁移全部任务。

数据准备包括导出有代表性的提示词和已通过审核的样例、保留文档引用，并确定上传文件如何进入新的处理路径。工作流调整则包括转换工具定义、处理重试、映射结构化输出，以及保证引用仍可核查。即使模型接受相似的请求格式，这些也都是迁移工作的一部分。

文档中的几项差异需要明确检查。DeepSeek 原有的 Flash 别名目前会解析到更新的 Flash-1017 模型，因此沿用旧模型字符串，并不能锁定旧行为。Gemini 3.8 Flash 不接受 minimal 思考设置，Argon 不支持显式缓存。从其他模型复制过来的配置，可能在还没来得及比较答案质量之前，就已经运行失败。DeepSeek 别名映射、Gemini Flash 思考设置、Argon 缓存。

1. 1

   收集有代表性的任务

   周一先选一条重复执行的处理路径，例如支持工单分类或供应商文档提取。样本应覆盖普通请求、困难案例，以及正确做法是追问缺失信息的情形。比较服务商之前，先定义什么样的答案可以通过验收。

2. 2

   完整回放任务

   使用相同的原始材料和允许调用的工具。先比较 DeepSeek Flash 与 Gemini Flash，只在需要升级处理的任务上使用 Pro 和 Argon。保留原始来源链接，除最终文本外，也记录失败的工具调用。

3. 3

   审核结果与全部用量

   记录结果是否被采纳、需要多少修改、完成耗时，以及全部 token 和搜索费用。重复尝试也要计入。失败答案的账单再低，也不算节省。

4. 4

   只迁移已通过验收的任务

   迁移表现合格的任务类别，保留回退方案，并留下困难样例，供今后模型更新时复测。现在就把 Gemini 已公布的费率调整纳入预算。任务或服务商模型发生变化时，重新评估选择。

如果产品依赖 Gemini 原生音视频输入或 Google 搜索依据功能，而你还没核算重建这些能力的成本，就不要仅为便宜的 token 而切换。同样，如果 DeepSeek 的合格结果已经满足要求，也不要仅因另一个模型标着“旗舰”就迁移。 决策应以交付的有效工作为单位，计入周边集成和人工投入。

常见问题

ChatGPT 和 Gemini 哪个更好？

为 API 产品选型，应拿具体模型与实际任务对照，不能把消费者应用视为可以直接互换的产品。本文说明了 Gemini 对原生媒体输入和 Google Search 场景的适配性；并未评估 OpenAI 的 ChatGPT，因此不能据此判定它们之间的胜负。

Gemini 应该选哪个版本？

本文涉及的多种媒体和工具工作流，可以先用 Gemini 3.8 Flash。遇到难以解决的失败案例，或已证明确实需要长解码时，再评估 Gemini 4 Argon。更大的输出空间，并不意味着每个简短请求都该交给 Argon。

什么模型比 DeepSeek 更合适？

需要原生音视频输入、直接处理 PDF 或集成 Google Search 时，Gemini 更适合。需要低成本文本、编程能力或可下载权重时，本文仍建议优先从 DeepSeek 开始评估。“更好”应当指更适合整个工作流。

Gemini 的主要竞争对手有哪些？

在本文这份开放权重与托管模型的候选名单中，DeepSeek 是相关的替代选择。更广泛的采购评估可以纳入其他模型系列，但应比较它们当前的 API 模型及文档，不能直接借用消费者应用排行榜。

目前排名前 3 的 AI 是哪些？

本文证据不足以支持一份通用的前三名榜单。就这里的决策而言，可以先列出一条重视成本的文本处理路径，以及一条支持所需媒体的路径；只有首选方案无法完成任务时，再加入升级处理的模型。

Gemini 仍然是最好的 AI 吗？

本文建议在需要原生音视频输入和集成 Google Search 时选择 Gemini。但对于纯文本应用，如果 DeepSeek 能以更低成本交付符合验收标准的结果，Gemini 就未必是最合适的选择。

哪个 AI 才是最聪明的？

所引用的模型卡没有提供一项控制条件一致、足以回答本文所有任务取舍的测量。应根据任务结果是否合格、必需的输入类型和工具行为来选择。不同版本基准、不同运行框架下的分数，不能当作通用的智能排名。

Gemini 和 Grok 哪个更好？

xAI 的 Grok 不在此次厂商文档比较范围内，因此本文不能给出有证据支持的胜负判断。如果候选名单中包含 Grok，应在切换之前，用相同的验收案例比较它当前的模型和所需工具。

Claude 比 Gemini 更好吗？

这需要另外开展具体模型之间的比较，本文没有给出胜负结论。如果你正在扩充 DeepSeek 的候选名单，考虑加入 Anthropic 的 Claude，可以阅读 DeepSeek 与 Claude 对比。

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