用 DeepSeek 官网公开价格，把「AI vs 人工」的账算清楚（含测算假设，数字均可自查）
以下价格来自 DeepSeek API 官网定价页（api-docs.deepseek.com，2026 年 8 月抓取，单位：人民币 / 百万 tokens）：
| 模型 | 输入（缓存未命中） | 输出 | 典型用途 |
|---|---|---|---|
| deepseek-chat | 1 元 | 2 元 | 日常问答、客服、文档处理 |
| deepseek-reasoner | 3 元 | 6 元 | 复杂推理、长文分析、代码 |
（官网还有缓存命中价：chat 输入 0.02 元/百万 tokens——同样内容重复调用时几乎免费；官方另有峰谷定价，具体以官网实时价格为准。）
假设：50 人公司，每天 200 次员工/客户问答，每次对话平均 1,000 tokens 输入 + 300 tokens 输出，每月按 22 个工作日算：
单次成本 = 1000 × 1元/百万 + 300 × 2元/百万
= 0.001 + 0.0006 = 0.0016 元
每日成本 = 200 × 0.0016 = 0.32 元
每月成本 ≈ 0.32 × 22 ≈ 7 元
即使把调用量放大 4 倍（每天 800 次，带历史上下文 3,000 tokens/次），每月也不到 30 元。注意：这里算的是 API 调用费，不含开发集成时间。
假设：每天 30 份文档，每份 5,000 tokens 输入（约 7,000 字）+ 800 tokens 输出，用 reasoner 模型保证质量：
单次成本 = 5000 × 3元/百万 + 800 × 6元/百万
= 0.015 + 0.0048 = 0.0198 元
每日成本 = 30 × 0.0198 ≈ 0.6 元
每月成本 ≈ 0.6 × 22 ≈ 13 元（放大 3 倍约 40 元/月）
假设：每天 20 篇内容，每篇 800 tokens 输入 + 1,500 tokens 输出（输出为主，用 chat 模型）：
单次成本 = 800 × 1元/百万 + 1500 × 2元/百万
= 0.0008 + 0.003 = 0.0038 元
每日成本 = 20 × 0.0038 ≈ 0.08 元
每月成本 ≈ 0.08 × 22 ≈ 2 元（放大 5 倍约 10 元/月）
取上面每类场景的「放大」上限：客服 30 + 文档 60 + 内容 50 = 每月约 140 元，一年约 1,700 元。再把调用量翻倍、全用 reasoner、带完整历史上下文，一年也很难超过 5,000 元。这个量级，对比任何一个人工岗位的月薪都差一个数量级。
| 对比项 | 每月成本 | 说明 |
|---|---|---|
| AI API 调用费（三场景合计） | 约 40-140 元 | 按上述假设，DeepSeek 官网价 |
| 一个专职客服岗位 | 6,000-10,000 元 | 月薪 5,000-8,000 元 + 社保公积金（市场常见区间，因城市而异） |
| 一个行政/文员岗位 | 5,000-9,000 元 | 同上口径 |
⚠️ 但这不意味着「AI 等于 0.01 个员工」。它替代的是重复性工作负载，不是整个人。诚实的说法是：AI 能把一个岗位里 60-80% 的重复问答/整理/初稿工作接走（这个比例是行业经验值，不是保证），让人聚焦在需要判断的活上。
API 调用费便宜，但把 AI 接进公司的日常流程要花时间：
这正是「自部署 vs 平台」的分水岭：自部署省订阅费，但上述三件事全自己扛；用平台（比如 Mule Agent 这类 IM+AI 中台）省的是集成时间，API 成本透明，通常每月 100-500 元级别。
值得上：
先别上：
实际是「API 成本 + 集成成本 + 知识库成本」三部分。只看 API 便宜会低估，只看工具订阅费会高估。
AI 不是员工，它不接电话不背责任。正确的比较是：同一批重复性工作，AI 做掉 60-80% 后，人省下的时间值多少钱。