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DeepSeek V4にも値上げの波が。プロンプトキャッシュとピークシフトで乗り切ろう!

    先月くらいだったかな、予告はありましたが、ついにDeepSeekの値上げアナウンスと実施が目前となりました。

    API pricing update 💰

    With the V4 lineup release, we’re updating our API pricing and introducing peak and off-peak rates. Off-peak rates are 50% lower than peak, enabling more flexible workload scheduling. 📉

    New pricing takes effect at 16:00 UTC, Aug 16, 2026 🕒 pic.twitter.com/l5CFrMB5Ev

    — DeepSeek (@deepseek_ai) August 13, 2026

    ITニュースなどでは、「最大12倍」と、まぁ間違ってはいないけど、よくあるワーストな値を強調して、目を引くようなタイトルが目立ちます。

    中国DeepSeek、API料金を「最大12倍」に値上げ ピーク時価格も導入 8月17日からhttps://t.co/ofERFuaMLD

    — ITmedia AI+ (@itm_aiplus) August 13, 2026

    「最大12倍」ということは「12倍」というわけではありません。
    そして、旧料金よりは値上げされてしまうものの、依然、安い水準ですし、おトクに使う方法もあります。

    なので、具体的に新旧比較もして、おトクに利用するためのテクニックをまとめてみました。

    まずは新旧料金比較

    まぁどうせ新しい料金を受け入れざる負えないんだから意味はない気がしますが、一応確認しておきましょう。

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    DeepSeek 利用料金新旧比較

    後ろの方の倍率の列が旧料金の何倍か、ということです。
    「最大12倍」というのは「DeepSeek-V4-ProのInputピーク時料金」ということですね。
    逆に、表を眺めると、最低でも「Inputが1.5倍」「Outputが2.5倍」となっています。

    ここで、ピーク時という話と、キャッシュヒット(cache hit)というのが出てきました。
    それぞれをうまく活用することで、最低倍率(最低料金)を狙うことができます。

    ピーク時とは

    まずはわかりやすい、ピーク時について。

    これはシンプルです。
    単純に、「この時間帯の価格はこの料金です」という時間帯ごとの料金です。

    DeepSeekのピーク時間は UTC 01:00–04:00 と UTC 06:00–10:00 です。

    で、日本時間だと何時が安いの?

    時差を考慮しろと、急に言われても難しいので、まとめてみました。
    これを、日本時間(JST = UTC+9)に換算すると以下になります。

    ピーク時間(高い料金)

    • 10:00〜13:00(午前10時〜午後1時)

    • 15:00〜19:00(午後3時〜午後7時)

    オフピーク時間(50%安い料金)

    • 0:00〜10:00(深夜0時〜午前10時)

    • 13:00〜15:00(午後1時〜午後3時)

    • 19:00〜24:00(午後7時〜深夜0時)

    つまり、日本時間で見ると、朝〜昼前(10時前)、昼過ぎの短い時間帯(13〜15時)、夜(19時以降) がオフピークということになります。

    このオフピーク時間帯で利用するだけで、安く利用できます。
    逆に、それ以外の時間帯は割高、と言ったほうがいいのかな。
    まぁ言い方の問題ですけど。

    もし、リアルタイム応答ではなく、自動的に文章を生成するような仕組みを作っている場合は、可能であればこの時間帯を意識するようにすると良いですね。

    キャッシュヒットとは

    LLMサービスにおける、キャッシュとは、その名の通り、既に送信したInputプロンプトを再利用することで、高速かつ安価に処理をするための仕組みです。

    キャッシュ(Cache)という一般的な概念については、「キャッシュとは|「分かりそう」で「分からない」でも「分かった」気になれるIT用語辞典」をご覧ください。

    https://wa3.i-3-i.info/word139.html

    プロンプトキャッシュについて、ちゃんと説明するには、余白が足りないので、超簡単に言ってしまえば、「前回と同じプロンプトを送信すれば、キャッシュから読み出せるので、安く・早くできるよ」ということです。

    このテクニックを活かす(キャッシュを活用する)には、内容が同じプロンプトを先に送信するようにする、だけです。

    キャッシュを意識したプロンプト

    例えば、概念的に簡単な例を示すなら、

    {ここに入力として与えたい情報や文章などの文字列}
    この文章を要約してください。

    こういうプロンプトを書いた場合、「{ここに入力として与えたい情報や文章などの文字列}」の部分は、当然いろいろな文章が入ってくることになります。

    すると、毎回の問い合わせごとに、異なる入力として扱われてしまい、要約して欲しいという指示は同じなのに、その指示のキャッシュが活かされません。

    この文章を要約してください。
    {ここに入力として与えたい情報や文章などの文字列}

    逆に、この様に、指示を先に出し、可変する値をなるべく後ろに持ってくることで、途中までのプロンプトは全く同じになるため、キャッシュを活用できるようになります。

    なので、OpenAI形式でのAPI呼び出し時においてのmessagesでは、前述のようなプロンプト設計を意識しましょう。
    このテクニックは、大抵のAPIサービスでも同様の挙動が見込めると思われます。
    安いだけでなく、レスポンスも早くなるので、活用しない手はありません。

    この仕組みは他にも広がっていくかも

    各種AIサービスはどう考えても安すぎて、安いのは嬉しいのですが、今後は値上げしていくフェーズに入るかも知れません。
    定額使い放題、というのも無くなっていくことも考えられます。

    ただ、運営だってユーザー離れは望んでいないでしょうから、急な値上げよりは、こういった条件付きで価格帯を変えたり、リミットを掛けたり、トークン消費量の割増などの施策を打ってくるということも考えられます。

    特にプロンプトキャッシングについては、現状のLLMサービスにおいては横断的に利用できるテクニックなので、知っておいて損はないでしょう。

    単にAIに丸投げするのではなく、仕組みや実装の設計段階から、柔軟にかつ効果的にLLMを利用することを考える必要もありますね。

    他にも、決済面で節約できる場合があります。
    こういった点も考慮して、なるべく固定費を抑えていきたいですね。

     
     
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