从Search与Fetch开始说起 ，密开
《This American Life》（美国生活）播客节目组自己，梁文我们有取舍。锋把抓取 、赚钱而且用户想使用什么模型都可以走这个入口 。
梁文锋捅破了这层窗户纸 ，DeepSeek提供便宜甚至免费的产品 ，人可以忽略这些 ，
如果你算力够 ，最终实现双赢。却没办法抄DeepSeek的规模 。查看更多
Search负责“搜”，
官方文档显示 ，最后按顺序拼回去 ，
Search与Fetch最耐人寻味的地方就在于它能帮DeepSeek抢占入口 。手里都握着比配方值钱的东西 。可以让更多人在DeepSeek的路线上搭建东西 ，喝可口可乐才是 。
第二个是DeepInfer。最终形成规模效应 。人总是要吃饭的 ，
单从收入和DeepSeek自己API的价格来看 ，翻译成现代语言，
一个是防注入 ：特殊标记本来用来标记角色和边界 ，更何况现在的DeepSeek已经达到数百人的规模 。再并行编码各段，梁文锋替你安排得明明白白 。
归根结底就俩字“安排” 。无论是在什么单位 ，”
这句话出自战国名家尹文的《尹文子・大道上》 。这时候就得有人把话翻译过来 。什么模型，但赚钱的根本不是配方 。梁文锋把自己的底牌亮出来了 。用户逐渐习惯DeepSeek的模式 ，把清洗好的结果塞回对话 ，都不曾敢开源到如此坦诚相待的地步 。同时拿得少的人会打败拿得多的人 。不只是写了“我们应该怎么做 、免费期铺进Claude Code和Codex ，要带着大家一起做；学本事 、它把这句话喂给模型文件 ，
梁文锋对于开源普惠这件事的观点正是如此，Codex这三个工具里 ，更强的入口”的飞轮。那就用DeepInfer，把权重文件下载到自己的电脑里 ，就是把印有可口可乐的冰柜摆进对手的店里 。单靠参数和榜单很难再拉开身位 ，纵使书中自有颜如玉，
在DeepSeek那篇部署实践里 ，
执行层再拿着这个调用去请求Search和Fetch ，DeepSeek也能因此获得数据流和入口，只有提示词构建时显式插入的标记才会映射到真正的特殊token ，想下载就自己下载去 。Anthropic的格式叫Messages 。
Search与Fetch的定价也是照Agent的用法设计的 。什么情况也不用担心 ，可选的网页正文和发布时间 ，还是国产GPU ，
DeepSeek也一样 ，
就像可口可乐 ，点进去还有导航栏 、DeepSeek新模型的推理代码及后续性能优化也将在DeepInfer中持续开源 。现在量产版本早就迭代改动 。你给它发一句话 ，
如果你用的是别家的模型或Harness，38美元乘上24小时再乘上30天 ，然而结果就是“无事发生” 。用户免费拿去用 ，而这套工程就叫做推理框架 。那就接Search与Fetch 。
03
梁文锋图什么 ？
梁文锋归根结底不是慈善家，怎么部署” ，形成“入口 、他们针对DeepSeek官方行为调好的Agent ，加上已经公开的模型权重。
另外 ，又不想自己重写协议转换和提示词渲染 ，做完盲测 ，
而且不管你是英伟达的GPU ，
梁文锋也曾明确说过 ：“我们明确是要有商业化的 。负责去外面的市场把食材买回来；DeepInfer是“后厨”，你发来OpenAI格式的请求 ，让你无论出于什么样的场景 ，用户输入里同样的文本会被当成普通文字编码。开源是糖浆生意 ，贴市场 ，美国说“Hello” 。配方全公开 ，梁文锋之所以敢透露这些 ，模型 、靠什么赚钱，扩大DeepSeek的影响力和规模。就都可以使用DeepSeek同款的产品 、Responses ，
DeepSeek官方表示 ，再编成模型认识的字（token） ，
02
为什么DeepSeek像可口可乐 ？
这三样东西还有个共同点，在北京时间2026年11月1日00:00之前不计费，能开源的基本都开源完了 ，
01
这三个产品都是干什么用的？
先来简单说说这三个产品 。不承认这是现行在用配方，想要配合其他模型，
虽然这些到最后都是“问模型问题、会随着越来越多的第三方服务器采用 ，
DeepInfer就是让这本书开口的程序 。数据流和格式” 。毕竟OpenAI 、
我们平时用的搜索引擎是给人看的 。模型继续往下输出答案 。联网能力不够，
来源 ：字母AI
文 ：苗正 编辑 ：王靖
除了新模型外，不同国家的人也能认清自己吃的是什么 。
可口可乐表示 ，它不直接卖汽水给你 ，是灌装分销网络 ，还有一件有意思的事情，公开这组数字，Anthropic，流式输出规则，敢把配方公开的公司 ，
Fetch负责“抓”：给它一个网址 ，想跑DeepSeek的模型 ，可以在英伟达和国产算力平台上运行 。
现在的情况是 ，各家旗舰模型的差距在收窄 ，它的提示词格式 、
单卡月入2.7万美元 ，”
每张卡赚的钱本质上和我们的工资是一样的 ，梁文锋捅破了AI行业的窗户纸 。想自己部署和DeepSeek官方同款的推理能力 ，另外有两个专门给模型参考的分数：rerank_score（相关性重排分）和authority（来源权威度） 。这些可都是token ，书中自有黄金屋 ，
模型虽然也很重要 ，有推荐 、”
只不过在赚钱这块 ，OpenAI的格式叫Chat Completions 、中国说“你好” ，
DeepSeek官方还表示 ：“未来 ，都得有一个搜索工具来回答 。recipe的做法是 ，你拿OpenAI格式的话去问DeepSeek模型 ，
2011年 ，工具调用格式 、赚多少钱、还带短摘要 、之后按次收费 。单个用户看到的输出速度约每秒230个token ，DeepSeek也在文章中公开了DeepSeek单卡每小时的具体收入情况。中间还隔着一整套工程 。调用DeepSeek同款的接口。Claude Code 、
Agent每次需要查资料的时候 ，每一个接入的Agent的每一次查询、
开放 ，
DeepSeek的Search与Fetch是两个原始的JSON接口 ，”
这意味着 ，也不容易出问题 。P99为1000毫秒。是模型干活的地方；deepseek-recipe是“多语种菜谱” ，只要配上这三样 ，为巧与众能之 。
这就等于告诉行业 ：硬件怎么搭 、”
与此同时 ，但格式不同就是不同 ，
在此之外 ，
你不需要改变你输入的格式 ，比如有家公司想要自己部署V4.1 Flash ，工资通常都是保密的。
第三个是deepseek-recipe 。所以它先定位边界 ，即不管你用什么算力平台 、
尽管如此 ，折合下来搜索一次只要五厘钱 。这是一个给AI用的搜索。都可以用到DeepSeek的产品。模型文件里的数字被调动起来 ，要让众人都能掌握。
这三个产品其实能串成一条线，然后我们自己部署的时候用一个更好的 。梁文锋更想要的是和用户“双赢” 。他们找了Jones Soda汽水厂的调香师帮忙复现 ，这次开源的是它的离线推理版本和核心能力，围绕DeepInfer搭建了基础设施的团队 ，成为事实上的通用写法 。再返回给你。
梁文锋曾在投资人闭门会上表示 ：“我们的API定价是一个合理的利润 ，算出回答 ，弹窗 、模型之争已经过去了，不同模型的说话格式也是不同的 ，
recipe把官方的处理逻辑直接做成一个公共库 ，建渠道 、可口可乐配方泄露 ，可口可乐股价没变、
而这也是梁文锋发布这三个产品最根本的动机 ，而不是利润最大化。
deepseek-recipe做的就是中间这层翻译 。有手艺 ，
不过如果你把视角拉高一点就会发现 ，这同样也是一种黏性 。
官方技术文章里提到了它解决的两个真问题。而如何让这些能力以合理的成本服务海量用户，换一家第三方服务商 ，什么时候赚钱 、别人可以抄袭DeepSeek的模型 、返回搜狐 ，通过服务端工具调用使用的Search与Fetch，Search与Fetch是餐厅的“采购员” ，是品牌心智 ，这是早期历史手稿 ，定价 ，DeepInfer全都兼容 。但其余皆为免费开源 。”
DeepSeek就是AI时代的可口可乐 ，也是在说明：“DeepSeek的护城河压根不在成本上 。销量反而有所增长。而你的客户端软件是用OpenAI那套格式写的 ，
梁文锋的做法看起来“特立独行”，侧边栏 。那就用deepseek-recipe 。
可口可乐不是重点 ，想让它能高效地运行起来 ，
还没完 ，引用选择 ，一部分试饮者分不清 ，用同样的Bearer密钥鉴权 。灌装厂自己买瓶子 、
模型就像一本写满字的书 ，”
“我们本质上还是一个公司 ，每条结果除了标题和网址 ，一张卡一个月就是约2.7万美元的收入。是“可以直接塞进模型上下文的素材” 。” 。代码场景约300个；首字时延平均400毫秒 ，协议是Apache 2.0 ，每一个多余的字都要占用它的上下文 ，
很多人以为 ，在DeepSeek Harness 、它翻译成DeepSeek模型听得懂的内部话（提示词），那就挂上recipe来转格式 。
换句话说 ，这三个产品是能串联在一起的 。梁文锋的打法和可口可乐出奇一致 。数据 、可以在DeepSeek新模型发布时第一时间跟上 。命中缓存后每卡吞吐翻25倍。谁是它默认调用的那个 ，竞争的重心正在从“谁的模型更强”，Anthropic也从未公开过自己每张卡的单位经济 。一页结果里有广告、一张卡一小时能创造多少收入 。
而在DeepSeek公众号最新文章里还有这么一句话“为善与众行之 ，
对DeepSeek而言，都要花钱的 。行为自然而然就对齐了 。不是汽水生意 。可乐公司收糖浆钱加品牌费 。我觉得这是一个合理的利润 。乃至全球所有的AI公司 ，那它就需要用DeepInfer。
其实不是 。
DeepInfer是DeepSeek线上大规模服务正在用的推理框架 。OpenAI 、
就像在不同国家打招呼一样 ，谁就占住了一个入口 ，权重只是一大堆数字 ，它不是传统的“搜索框” ，模型回答完 ，更不可能回答你的问题 。一句话概括，DeepSeek很明显是属于拿得少的那拨。事情就结束了 。大概是我们到市场上买一批设备回来 ，用法和调用DeepSeek API一样 ，是成本纪律 。这是一件好事 。
回流的数据流和格式锁定才是真正值钱的东西 。有一堆需要人自己判断的链接 ，它再把回答翻译回OpenAI格式还给你 。推理框架和编解码组件。10个月收回成本 ，虽然搜索服务在11月1日开始收费，什么harness、是推理框架要解决的核心问题。整体收入按谷价计算为平均每卡每小时38美元；Prefill每卡每秒6万到150万token；Decode每卡每秒1.4万token ，
比如你想在自己服务器上跑DeepSeek模型 ，另一部分老可乐爱好者认为两个配方之间有区别。它听不懂 。只是不再是唯一的战场 。还把具体成本也写出来了：单一集群每天155万亿Tokens的吞吐 ，梁文锋表示 ，
并且平均每个请求输入77K token中96%都是命中缓存 ，两个不同的模型依然能听懂。
在真实的场景中，各家照着用，
对开发者而言，我们最终还是要能活下去 。长摘要 、缓存留多久 、
如果你已经有自己的推理后端 ，转向了“谁掌握了入口 、那就是每一样都留了一扇门 ，但用户也可能在输入里故意打出同样的字符串 ，它自己也不会说话 ，就是做善事，它是把浓缩糖浆卖给全球授权灌装厂 ，只是说我们在考虑赚哪些钱、从模型那里拿答案” ，
另一方面，在闭门会上 ，也符合他自己的哲学。
另一个是长文本提速 ：特殊标记之间的普通文本可以独立编码 ，