# Reasonix 给 DeepSeek V4 加了个缓存层，长代码任务里缓存命中率 99.82%，成本打到两折

> 原标题：DeepSeek V4还能更省！新工具缓存命中率高达99.82%，2折稳定到手

- 来源：量子位 · 公众号
- 发布时间：2026-05-25T04:27:00.000Z
- AX AI 日报：https://ai-daily.ax0x.ai/items/27728
- 原文：https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzIzNjc1NzUzMw==&mid=2247892730&idx=1&sn=3da5702f8033c5ed6690bd71d90a581d

## 摘要

正文页面被微信环境验证挡住了，看不到具体技术细节。从标题和摘要看，Reasonix 这个工具用了一种“只追加不修改”的循环机制来给 DeepSeek V4 做缓存。在长代码会话场景里，缓存命中率报到了 99.82%，相当于模型每次生成新内容时，前面绝大部分上下文都不用重复计算。一个原本要烧掉 400M token、花 61 美元的任务，用上这套缓存后账...

## 推荐理由

Reasonix 这个工具把 DeepSeek V4 长会话的缓存命中率拉到 99.82%，账单直接打两折，从 61 美元降到 12 美元。对用 DeepSeek 跑长任务的团队来说，成本降幅很实在。不过正文没披露测试场景的会话长度和任务类型，也没说这个命中率在不同负载下稳不稳，所以先别当通用结论。

## 锐评

这条消息的核心卖点是省钱：Reasonix用一种“只追加不修改”的循环机制给DeepSeek V4做缓存，在长代码会话场景里把缓存命中率做到了99.82%。换算成钱，一个原本要烧掉4亿token、花61美元的任务，用上这套缓存后账单降到12美元，差不多打了2折。这个降幅对频繁调用长上下文的开发者来说确实有吸引力。

但问题在于，正文页面被微信的环境验证完全挡住了，我们看不到任何技术细节。99.82%这个数字是在什么条件下测出来的？是单次会话还是跨会话？代码场景之外的表现如何？缓存机制本身会不会引入额外的延迟或存储成本？这些正文都没披露。另外，文章来自量子位的公众号转载，原始来源和测试的独立性也无法确认。

对想尝试的人来说，可以先关注两点：一是这套缓存是否已经开源或提供API接入，二是它在自己实际业务场景里的命中率能不能复现这个数字。如果只是实验室里的理想数据，实际用起来可能没这么香。