随着 Vultr DeepSeek 服务的正式上线，国产大模型 R1 终于迎来了海外云厂商的满血支持。对于正在寻找稳定 DeepSeek API推荐 的开发者来说，Vultr 提供的 Serverless Inference 无疑是一个强有力的替代方案，特别是当官方 API 频频出现不稳定的情况下。
Vultr 后台明确列出了支持的 DeepSeek R1 Distill 模型列表，并标明了 $10 美元包 5000 万 Token 的订阅制价格。
但 Vultr 并没有采用常见的按量计费，而是推出了 $10/月 的订阅模式。这个价格到底是“割韭菜”还是“真香”？VPS速报将为您带来最硬核的 Vultr Serverless教程 与选择指南。
一、Vultr DeepSeek 上线的是哪个版本？
很多用户担心云厂商挂羊头卖狗肉。我们直接看 Vultr 后台的实锤截图，确认 Vultr DeepSeek 支持的具体型号。
Vultr 后台明确列出了支持的 DeepSeek R1 Distill 模型列表，并标明了 $10 美元包 5000 万 Token 的订阅制价格。
从图中蓝色列表可以看出，Vultr 提供的是 Distill（蒸馏）系列：
- deepseek-r1-distill-llama-70b (旗舰款)：这是使用 Llama-3.3-70B 作为基座，用 R1 的输出数据进行微调蒸馏的模型。它的逻辑推理能力接近原版 R1，但推理速度极快。
- deepseek-r1-distill-qwen-32b：基于通义千问微调，速度更快，适合对延时极其敏感的场景。
二、Vultr DeepSeek价格审计：5000万 Token 够用吗？
Vultr 这次没有采用主流的“按量计费”，而是搞了个“自助餐”模式。让我们来详细审计一下 Vultr DeepSeek价格 体系。
1. 计费规则详解
根据官方页面显示：
- 入场费： $10.00 / 月 (不可按小时退款)。
- 包含餐标： Vultr 5000万Token (50,000,000 Chat Tokens)。
- 超额加餐： $0.0002 / 1k Tokens。
如果您是 Vultr 的新用户，在支付这 $10 之前，建议先查看《Vultr优惠码 2026：最新折扣码与促销活动汇总》，领取新用户赠金来抵扣其他服务器的开销。
成本控制：
- 避免隐形扣费： $10 仅是 API 订阅费。如果您在测试过程中挂载了临时硬盘，测试结束后请务必参考 Vultr删除块存储教程，以免产生额外的闲置资源账单。
- 精细化预算： 如果涉及海量训练数据的长期保存，块存储可能太贵，建议参考 Vultr对象存储价格 选择更低成本的归档方案。
2. Vultr 5000万Token 是什么概念？
为了让大家对这个量级有直观概念，我们换算一下：
- 中文汉字： 约等于 3000万 – 4000万 个汉字。
- 代码行数： 约等于 500 万行 Python 代码。
- 书籍： 相当于把《红楼梦》（约70万字）让 AI 读或者写 50 遍。
3. 价格对比：Vultr vs OpenAI
| 服务商 | 模型 | 5000万 Token 预估成本 |
|---|---|---|
| Vultr DeepSeek | R1 Distill (70B) | $10.00 (固定) |
| DeepSeek 官方 | DeepSeek V3/R1 | 约 $27 – $109 (取决于缓存命中) |
| OpenAI | GPT-4o | $250.00+ |
三、Vultr Serverless教程：开发者实战指南
Vultr 的 Serverless Inference 完全兼容 OpenAI API 规范。这意味着您不需要学习新的 SDK，直接用现有的 OpenAI 库就能跑通。
1. 获取配置信息与环境准备
部署成功后（点击 Add Serverless Inference），您需要在 Vultr 后台找到 API Key 和 API URL。
进阶建议： 如果您不仅是调用 API，还打算在 Vultr VPS 上部署一个 24 小时运行的 AI 智能体（Agent）（相关搭建流程可参考：OpenClaw教程：如何在 VPS 上一键部署个人多端 AI 助理），请务必确保服务器有足够的数据持久化能力。具体的硬盘挂载方案可查阅《Vultr块存储配置全解析：Portal、API与Terraform四种挂载方案》。
- API Key： 以
sk-开头的密钥。 - API URL：
https://api.vultr.com/v1
2. DeepSeek R1 Python调用示例
在运行代码前，如果您对硬盘的读写性能有较高要求（例如需要保存海量对话日志），建议先参考《Vultr块存储购买与使用指南：性能对比、价格、挂载教程与扩容策略》来选择合适的存储类型。以下是使用 Python 进行 DeepSeek R1 Python调用 的标准代码，您可以直接复制使用：
from openai import OpenAI
# 初始化客户端，指向 Vultr 的地址
client = OpenAI(
api_key="YOUR_VULTR_API_KEY", # 替换为您的 Vultr Key
base_url="https://api.vultr.com/v1"
)
response = client.chat.completions.create(
model="deepseek-r1-distill-llama-70b", # 必须填对图中的模型名
messages=[
{"role": "system", "content": "您是一个专业的 Python 助手"},
{"role": "user", "content": "请用 Python 写一个贪吃蛇游戏"}
],
stream=True # 开启流式输出，体验更快
)
for chunk in response:
if chunk.choices[0].delta.content:
print(chunk.choices[0].delta.content, end="")
3. Curl 命令行测试
如果您习惯使用终端（新手推荐阅读《Xshell连接VPS图文教程：SSH登录与连接超时完美排查》来远程管理服务器），也可以用以下命令快速测试连通性：
curl https://api.vultr.com/v1/chat/completions \
-H "Content-Type: application/json" \
-H "Authorization: Bearer YOUR_VULTR_API_KEY" \
-d '{
"model": "deepseek-r1-distill-llama-70b",
"messages": [{"role": "user", "content": "Vultr DeepSeek 怎么样？"}],
"temperature": 0.7
}'
四、Vultr DeepSeek 5000万 Token 值得订阅吗
Vultr 这波操作非常精准，它筛选了特定的用户群体。在下单前，请对号入座：
1. 推荐购买人群
-
- 重度开发者： 需要跑自动化脚本、翻译大量文档、做 RAG (检索增强生成) 的。如果涉及海量知识库存储，还可以配合 Vultr对象存储 来构建完整的 AI 数据闭环；或者通过《Vultr NFS挂载实战：Storage Gateway免费共享存储指南(API版)》，利用高性能的 NFS 共享存储来实现多节点的数据并发读取。
- 构建知识库： RAG 系统通常需要配合海量非结构化数据存储。您可以结合《Vultr对象存储全攻略：S3 兼容性、API 开通与 Terraform 部署》打造一套完整的“推理+存储”AI 闭环架构。
-
- AI 微服务玩家： 如果您打算将 AI 智能体容器化，对于追求自动化的生产环境，推荐参考《Vultr Kubernetes (K8s) 教程：0元搭建 VKE 集群 (Terraform版)》；而对于需要实时监控推理服务健康状态的用户，则可以查看《K3s Dashboard 安装教程：3步解锁可视化管理 (含 Token)》，实时监控推理服务的健康状态。
- 团队用户： 一个 Key 给全公司几个人共用，Vultr 5000万Token 刚好够用。
- 稳定性刚需： 无法忍受 DeepSeek 官网频繁报错，急需一个备用接口的。
2. 劝退人群
- 尝鲜党： 只是听说 R1 很火，想聊两句天。
- 低频用户： 一个月问答不超过 1000 次的，花 $10 太亏了。对于这类需求，其实买一台 便宜月付 VPS 自己在本地部署一个量化版的小模型玩玩，成本可能更低，具体的低成本方案可以参考：DigitalOcean AI模型 部署：免显卡跑 DeepSeek R1 与 Llama 3。
总体而言，Vultr DeepSeek 是目前市面上少有的“量大管饱”型 API 服务。如果您正好有高频的 AI 推理需求，这 10 美元绝对能帮您省下大笔开销。
