# 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

> 原标题：I analyzed 922 agentic task trace and found the secret weapon of DeepSeek v4

- 来源：r/LocalLLaMA
- 发布时间：2026-05-06T18:46:20.000Z
- AX AI 日报：https://ai-daily.ax0x.ai/items/15014
- 原文：https://www.reddit.com/r/LocalLLaMA/comments/1t5lywi/i_analyzed_922_agentic_task_trace_and_found_the/

## 摘要

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。

## 锐评

这条分析挺实在，直接拿 922 条 agent 任务的实际调用记录算账。两个模型每次任务都要吞掉约 96 万 token，但 DeepSeek v4 Flash 单任务成本只要 0.01 美元，Opus 4.7 却要 1.52 美元，差了 150 倍。关键不在输入输出的标价，而在缓存：DeepSeek 的缓存命中率高达 97%，Opus 只有 87%，而且 DeepSeek 缓存读写价格比是 0.02，Opus 是 0.08。说白了，DeepSeek 把重复用到的系统提示、工具定义这些固定内容几乎全缓存住了，实际计费的 token 很少。

不过得打个折。数据来自一个 Reddit 用户自己的任务记录，样本量 922 条不算大，任务类型、复杂度、用的框架都没披露，没法直接套到别的场景。另外原文被 Reddit 的网络安全拦截了，我只能根据摘要转述，具体实验设置和统计方法看不到。

这点先别太激动。如果你跑 agent 时系统提示很长、工具调用频繁，缓存策略确实比标价重要得多。但想知道 DeepSeek 在别的任务上是不是也这么能省，还得看更多独立测试。