用 DeepSeek 构建 AI 写作工具:从想法到上线

每个写作工具都从一个模糊的念头开始:「用 AI 帮人写得更好」。真正把它做上线的团队,会先把这句话拆成三个具体的 API 调用,选定最划算的 LLM API,最后才设计界面。本文就沿着这条路径走一遍:从产品范围,到 $10 成本模型,再到一个周末就能跑完的上线清单。不讲空话,只给每 1M tokens 的账和把它们串起来的代码。

想法:写作工具到底需要什么

做 AI 写作工具最快的失败方式,就是去实现「什么都能写」。它其实只依赖三个动作,每个都是一次聊天补全:

1. 按大纲起草。 用户给要点,你返回成稿,一次约输出 800 tokens。
2. 改写选中片段。 用户划出一段要求更清晰或更简洁,输入偏重、输出相当。
3. 调整语气。 「更正式 / 更亲切 / 更短」,换个系统提示的改写。

其余的语法润色、标题建议、SEO 元数据,都只是这三个的变体。先把它们定下来,整个后端就是一个带 task 参数的端点——这就是 v1 的全部产品面。也正因如此,下面的选型格外关键:用户每一次操作都会打到这个模型。

价格表:你的写手每 1M tokens 要多少

以下是 TokenPAPA 每 1M tokens 的价格(输入 / 输出),截至 2026 年 9 月。你生成的每一篇草稿,都是「一行输入 + 一行输出」的组合——这张表就是你的单位经济模型。

两条规则决定账单。第一,所有模型的输出单价都是输入的 3–10 倍——Flash 是 $0.42 对 $0.14,Sol 是 $60.00 对 $13.50。第二,DeepSeek V4 Flash 输入价比 GPT-5.6 Sol 便宜 96%。写作工具天生偏输出(用户付钱买的就是字),所以便宜的输出单价才是这张表里最关键的数字。

第 1 步:选模型(先用便宜的,需要再分层)

直觉会让人直接上旗舰,「因为写作质量很重要」。v1 阶段请忍住。DeepSeek V4 Flash 的 Terminal Bench 2.1 得分 82.7,首 token 约 0.4 秒,智能体任务上胜过贵 50 倍的模型。起草、改写、调语气,它不是降级,而是正确的默认值——也是利润率有限的产品最划算的 LLM API。

只在功能配得上时才往上分层:

因为 TokenPAPA 完全 OpenAI 兼容,在这个表里上下移动只需改一行:model="deepseek-v4-flash" 换成 model="gpt-5.6-sol",不用换 SDK、不用换 Key。

第 2 步:先算成本模型,再画界面($10 很经用)

动界面之前先把这笔账算清楚。一次典型草稿请求约 1,200 输入 tokens(系统提示 + 大纲 + 上下文)和 800 输出 tokens(成稿)。

• 输入:1,200 / 1M × $0.14 = $0.000168
• 输出:800 / 1M × $0.42 = $0.000336
• 每篇草稿:约 $0.0005(DeepSeek V4 Flash)

这个数字就是整个商业模式:

• $10 额度 ≈ 19,800 篇草稿——足够做演示、拉内测、反复迭代。
• 每月 20 万篇(约 1 万活跃用户 × 每人 20 篇)在 Flash 上约 $100.80/月。
• 同样 20 万篇用 GPT-5.6 Sol($13.50/$60.00):每篇约 $0.0642 → 约 $12,840/月。

同一个产品,Flash 便宜约 127 倍——这就是「健康毛利」和「定价页根本撑不起」的区别。更标准的基准也是同一个故事:每月 10 万次请求的生产负载,V4 Flash 约 $52/月,旗舰档约 $4,200/月。决定写作工具是不是生意的,是模型选择,不是功能数量。

第 3 步:把它接起来(流式、max_tokens、缓存)

三个动作的全部后端,就是一个流式端点。给输出设上限、让稳定前缀吃缓存,每次请求就稳在 $0.0005 附近。

from openai import OpenAI

client = OpenAI(base_url="https://tokenpapa.ai/v1", api_key="your-key")

SYSTEM = "你是一名写作助手,提升清晰度与流畅度,绝不注水。"  # 保持稳定 -> 吃缓存命中

TASKS = {
    "draft":   "根据这个大纲写一篇初稿:\n{text}",
    "rewrite": "把这段改得更清晰:\n{text}",
    "tone":    "让这段更专业:\n{text}",
}

def write(task: str, text: str):
    stream = client.chat.completions.create(
        model="deepseek-v4-flash",   # $0.14/$0.42 每 1M —— 默认首选
        max_tokens=800,              # 输出单价是输入 3-10 倍,务必设上限
        messages=[
            {"role": "system", "content": SYSTEM},
            {"role": "user", "content": TASKS[task].format(text=text)},
        ],
        stream=True,
    )
    for chunk in stream:
        delta = chunk.choices[0].delta.content
        if delta:
            yield delta

for token in write("rewrite", "这个产品不错,对大家来说都挺好用。"):
    print(token, end="")

三个细节撑起整个成本模型:

• 系统提示保持稳定。 DeepSeek 自动上下文缓存能把重复输入成本降低约 90%,而缓存按前缀匹配——固定不变的 SYSTEM 就是每一次调用的省钱利器。
• 永远设 max_tokens。 失控生成都在输出侧,而输出在所有模型上都是输入的 3–10 倍。
• 第一天就上流式。 约 0.4 秒的首 token 让工具「秒回」;用户感知的是第一个字,不是整段。

第 4 步:从想法到上线——五步清单

1. 定三个动作。 起草、改写、调语气,先只做这些。
2. 默认用 deepseek-v4-flash。 一把 Key、一个端点、$0.14/$0.42。功能自己证明需要了再加档。
3. 验证成本模型。 先跑 100 篇真实草稿,量出真实的输入/输出 token,确认每篇接近 $0.0005,再给产品定价。
4. 加固端点。 设 max_tokens,系统提示保持稳定吃缓存,并给每个 Key 加消费上限,让失控循环变成告警而不是账单。
5. 上线并盯表。 每周看单篇成本和缓存命中率;某个功能成本一旦上漂,通常是提示词膨胀或模型悄悄升级。

一个周末能走完第 3 步;第 4、5 步保证真实用户进来后毛利依然健康。功能以后可以长,但成本结构现在就定了——由第 2 步选的模型决定。

常见问题

问:用 DeepSeek 做一个 AI 写作工具要花多少钱?

答:一次典型草稿(输入 1,200 token、输出 800 token)在 DeepSeek V4 Flash($0.14/$0.42 每 1M)上约 $0.0005,$10 额度大约能写 19,800 篇。每月 20 万篇的成本约 $100.80;同样负载换成 GPT-5.6 Sol($13.50/$60.00)约 $12,840。

问:2026 年 AI 写作工具该用哪个模型?

答:默认用 DeepSeek V4 Flash:Terminal Bench 2.1 得分 82.7,首 token 约 0.4 秒,每 1M 仅 $0.14/$0.42,是最划算的 LLM API。批量 SEO 元数据下探到 Mimo V2.5($0.08/$0.24),只有功能确实需要 OpenAI 生态时才升到 GPT-5.6 Luna($0.27/$2.70)。

问:用 DeepSeek 写作需要中国手机号吗?

答:不需要。TokenPAPA 只需邮箱注册就能拿到 OpenAI 兼容的 Key,无需中国手机号,也不用为每个模型单独开账户。一把 Key 覆盖 DeepSeek、GPT-5.6、Claude、Gemini、Qwen、Kimi、Mimo,切换模型只改一行 model=。

问:上线一个 AI 写作工具要多久?

答:一个可用的 MVP 一个周末就能做出来:先定三个动作(起草、改写、调语气),把一个流式端点接到 deepseek-v4-flash,设好 max_tokens,保持系统提示稳定吃缓存命中价,再给每个 Key 加上消费上限。按本文的五步清单走就不会返工。

快速开始

1. 注册 tokenpapa.ai —— 仅需邮箱,无需中国手机号。
2. 创建 API Key —— OpenAI 兼容,一个 Key 调用 30+ 模型。
3. 把写手上线 —— 端点指向 $0.14/$0.42 的 deepseek-v4-flash,系统提示保持稳定吃缓存,上线前先确认单篇成本。

from openai import OpenAI

client = OpenAI(base_url="https://tokenpapa.ai/v1", api_key="your-key")

resp = client.chat.completions.create(
    model="deepseek-v4-flash",   # $0.14/$0.42 每 1M —— 性价比之王
    max_tokens=800,              # 输出单价是输入 3-10 倍,务必设上限
    messages=[
        {"role": "system", "content": "你是一名写作助手,提升清晰度,绝不注水。"},
        {"role": "user", "content": "为篇关于 AI 写作工具的博客写一段引言。"},
    ],
)
print(resp.choices[0].message.content)

你的写作工具成本,就是默认模型的成本——选最划算的 LLM API,提示词保持稳定,输出设上限,产品从第一个用户起就能自己养活自己。