Reddit 网友扒了 922 条 agent 任务记录，发现 DeepSeek v4 省钱的关键不在标价，在缓存命中率

I analyzed 922 agentic task trace and found the secret weapon of DeepSeek v4

一位 Reddit 用户分析了 922 条 agent 任务的实际调用记录，对比了 DeepSeek v4 Flash 和 Opus 4.7 的花费。两个模型每个任务都要吃掉大约 96 万 token，但 DeepSeek 单任务成本只要 0.01 美元，Opus 4.7 却要 1.52 美元。差距不在输入输出的标价，而在缓存：DeepSeek 的缓存...

推荐理由：这篇不是比谁模型强，是比谁缓存用得聪明。Reddit用户跑了922条智能体任务轨迹，发现DeepSeek v4 Flash单任务成本0.01美元，Opus 4.7要1.52美元，差了152倍。两边平均token消耗都接近96万，但DeepSeek缓存命中率97%，Opus只有87%；更关键的是缓存读写价格比，DeepSeek是0.02，对方是0.08。也就是说，标价看着便宜不算真便宜，能把重复计算省下来才是省钱的地方。正文没披露任务类型和采样方式，这点先别太激动，但缓存机制这个观察本身值得盯。