DeepSeek周末降价监控工具：Python自动抓取价格并邮件提醒

DeepSeekAPI价格监控Python

于 2026-08-30 04:23:33 修改

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周末想跑一批非紧急的 AI 任务，又担心 DeepSeek API 价格波动，手动刷官网太麻烦？我写了一个 Python 小工具，定时检测 DeepSeek 价格变动，如果发现周末降价，就自动发一封邮件提醒。本文完整拆解这个工具的设计思路、完整代码、定时运行方式和常见坑，新手可以直接抄作业，有经验的开发者也可以拿去扩展成更通用的价格监控通知服务。

1. 背景与核心概念

1.1 “梁文谷”和“周末谷价”是什么

“梁文谷”是社区里对 DeepSeek 相关价格波动的调侃说法，本质上是用户在关注 DeepSeek 开放平台 API 的计费变动。所谓“周末谷价”，就是指平台在某些时段（尤其是周末或活动周期）调整价格，让 API 调用成本进入一个相对低位的“谷底区间”。这个表达虽然带一点玩梗色彩，但背后是实实在在的工程需求：AI API 调用成本对个人开发者和中小企业来说，是需要精细化控制的指标。

很多开发者会在周末跑一些非实时、可延后的大批量任务，比如：

批量文本分类、信息抽取。
离线生成摘要、翻译语料。
用 DeepSeek 作为 Codex、VSCode 等 AI 编程工具的补充模型，跑代码评审或测试用例生成。
本地部署 DeepSeek 模型前后，用 API 做效果对比验证。

这些任务的特点是：不用抢实时性、但消耗 token 量大。如果能赶上“降价窗口”再跑，成本能下降不少。问题是，价格调整不会每次都发邮件通知你，手动盯着网页又太累。所以“价格监控 + 邮件通知”这个小工具就非常有价值。

1.2 这个工具解决什么问题

这个工具要解决三件事：

定时获取 DeepSeek 开放平台的价格信息，并解析出关键模型（比如 DeepSeek-V3、DeepSeek-R1 等）的输入/输出单价。
判断当前时间是否为周末，只有周末满足条件才触发通知逻辑，避免工作日也频繁打扰。
将价格变动通过邮件发送到指定邮箱，让开发者第一时间知道“可以开始跑低成本任务了”。

更通用一点说，这是一个“定时巡检 + 条件判断 + 多渠道通知”的自动化脚本骨架。今天监控的是 DeepSeek API 价格，明天换成监控服务器磁盘、网站可用性、电商商品价格，核心思路完全一致。

1.3 适用场景与读者人群

本文适合以下读者：

使用 DeepSeek API 开发应用，想控制成本的个人开发者。
对 Python 脚本、定时任务、SMTP 邮件发送感兴趣的初学者。
想做“网页信息监控 + 通知提醒”类小工具，但不知道从哪下手的开发者。
使用 Codex、VSCode 等工具接入 DeepSeek，对 token 消耗敏感的重度用户。

读完本文后，你会掌握：

如何用 Python 获取并解析网页价格信息。
如何正确处理“周末”判断的时区问题。
如何通过 SMTP 发送富文本邮件。
如何用 cron、任务计划程序或常驻进程让脚本自动运行。
常见报错的排查思路。

2. 环境准备与整体设计

2.1 运行环境与依赖

本文示例使用 Python 3 编写，开发环境推荐 Python 3.8 及以上版本。示例代码中用到的主要依赖如下：

依赖库	用途
requests	请求 DeepSeek 开放平台价格页面
BeautifulSoup4	解析 HTML 页面中的价格信息
schedule	可选的常驻定时调度（如果你不想用系统 crontab）
python-dotenv	读取 `.env` 文件中的敏感配置

这些库都可以用 pip 安装：

BASH

pip install requests beautifulsoup4 schedule python-dotenv

如果你只是跑一个最简单的单文件脚本，不依赖 schedule，那实际只需要 requests 和 beautifulsoup4。版本不需要刻意固定，requests 2.x 的常见版本、BeautifulSoup4 4.x 的常见版本都能正常运行。如果后续页面的 DOM 结构变化，需要调整选择器，但依赖库本身不需要跟着升级。

2.2 项目目录结构

为了让代码清晰、可维护，我把项目拆成多个文件。你也可以把所有代码合并到一个文件里，但那样后续扩展会变麻烦。

TEXT

deepseek-price-watch/

├── .env # 敏感配置，不入库

├── requirements.txt # 依赖清单

├── config.py # 全局配置

├── mailer.py # 邮件发送模块

├── price_watch.py # 主程序：抓取价格 + 判断周末 + 触发通知

├── price_snapshot.json # 历史价格快照，首次运行自动生成

└── logs/

└── price_watch.log # 运行日志

这个结构的好处是：配置文件、邮件逻辑、监控逻辑互相独立。以后想加“企业微信通知”“钉钉通知”，只需要在通知层加一个模块，不需要改动主流程。

2.3 整体流程拆解

整个程序的运行流程可以分成五步：

读取配置（SMTP 账号、接收邮箱、价格页面地址等）。
请求 DeepSeek 价格页面，解析出当前最新价格。
读取本地历史价格快照，对比价格是否发生变化。
判断当前时间是否属于周末（这里必须注意时区问题）。
如果“价格有变化”并且“当前是周末”，就发送邮件，并更新本地快照。

这里有一个关键设计：邮件不是每次检查都发，而是价格发生变化时才发。如果价格没变，或者当前不是周末，程序只在日志里记录一条信息，避免重复骚扰。

3. 核心功能拆解

3.1 周末判断：时区问题不能忽略

很多人在写“周末判断”时直接写 datetime.datetime.today().weekday()，这在服务器部署时很容易踩坑。如果服务器时区是 UTC，而你在北京时间周五晚上 23:30 跑脚本，UTC 时间还是周五 15:30，weekday() 仍然是 4（周五），判断结果就会出错。反过来，周日早上 08:00 北京时间对应 UTC 周日 00:00，边界情况同样容易出错。

稳妥的做法是：强制用 zoneinfo 指定时区。Python 3.9+ 内置 zoneinfo 模块，Linux 和 macOS 通常可以直接使用。Windows 如果需要时区数据库，可以安装 tzdata 包：

BASH

pip install tzdata

判断逻辑封装成一个独立函数：

PYTHON

from datetime import datetime

from zoneinfo import ZoneInfo

def is_weekend(now=None):

"""

判断当前时间是否属于周末（周六、周日）。

优先使用北京时间，避免服务器时区偏差导致误判。

"""

if now is None:

now = datetime.now(ZoneInfo("Asia/Shanghai"))

return now.weekday() >= 5

这里 weekday() 的返回值是：周一为 0，周日为 6。所以大于等于 5 就表示周六或周日。

3.2 价格获取与变动识别

DeepSeek 开放平台的计费页面会展示不同模型的输入价格、输出价格和缓存命中价格。理想情况是官网提供一个 JSON 格式的价格 API，但并不是所有平台都会公开这样的接口。因此，比较通用的做法是：

用 requests 请求价格页面。
用 BeautifulSoup 解析页面中的价格文本。
将“从上一次检查开始”记住的价格快照与当前解析到的价格做对比。
如果任意关键项发生变化，就认为“价格变动”。

考虑到官网页面结构可能调整，代码里要包含降级策略：如果页面解析失败，捕获异常并记日志，不发送邮件，防止误报。

下面是一个简化版的价格页面解析函数。实际页面结构请以你访问到的版本为准，这里的核心是提供一套解析思路：

PYTHON

import re

import requests

from bs4 import BeautifulSoup

def fetch_prices(page_url):

"""

请求价格页面并解析模型价格信息。

返回 dict，例如：

{

"deepseek-chat": {"input": 0.5, "output": 2.0},

"deepseek-reasoner": {"input": 1.0, "output": 4.0},

}

"""

headers = {

"User-Agent": "Mozilla/5.0 (

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