DeepSeek太夸张了

pro这么夸张吗

官方api的好处，比三方的缓存率都高

毕竟它自研的 kv 缓存技术也是亮点之一

这么猛吗，为啥我用没这么高，是不是有提高命中率的插件 ^-^

都是啥问题，写代码不同的项目背景也能命中吗

1.9吧

你干啥来着

牛逼了 这能这么高

快分享一下，用了什么方法 ^-^

@AiLiBoss #1 @coldsword #2 @大鲨鱼 #3 @Zelk #4 啥也没用就官方api ^-^

@lz #10 用的啥调用方式啊

deepseek的缓存命中率断档第一啊

@ElonMuskX #5 @weyy #9 就正常使用，今天打算点钱，顺便看一下Token，才发现缓存这么吓人

火星救援了，v4刚出来就这样

90%都算低的，一般都是95朝上

那可以试下我签名了，对比下

@lz #0 直接官方API 直接调用吗？ 用设置什么或者 装什么插件吗

一共花了多少钱

我cc都能99.45% ^-^

@coldsword #2 是不是比opencode的也没有官方缓存厉害呀？

@wuwufei #16 纯官方api，那些奇奇怪怪的我没弄

@lz #20 那牛逼哦 ^-^

@a8266365 #17 19.1亿Token，一共花了15.66准确的金额，非常夸张

缓存是啥

Deepseek确实很划算，token很便宜啊。

我在家里的一些应用，都放弃本地AMD395上跑的Qwen3.6-35B, 直接用Deepseek了

@kiya #19 我感觉比opencode的厉害不少

@Newton #24 对啊，而且DeepSeek天生没甲，我在网上看到我路由器被人家爆出个漏洞，我直接把文章丢个它，然后成功把科学上网塞路由器里，爆破和扫漏洞它什么都能干，而且老便宜了。 ^-^

@lz #22 确实离谱 哥们

ds的缓存存的久，不像claude一会就没又得重算，感觉后者是故意的

别管好不好用，就说便不便宜

这个缓存是指你之前用过的吗。我刮削书怎么一点没命中，50本书花了我2块

为啥这么高 ^-^

@Newton #24 科学上网塞路由器里，爆破和扫漏洞

这也能干？一般不是会说啥违法不让干嘛🤔

吓死了，我以为19亿15块，看了眼1.9亿

cpa轮询用codex逆向了个软件花了23.3Mtoken缓存有90%命中率

问了一下gemini。deepseek 断档级别的领先。

具体原因可以拆解为以下几个核心维度：

1. 独创的硬盘级缓存技术（Context Caching on Disk）
   
   与很多西方大模型厂商（如 Anthropic、OpenAI）早期将 KV Cache 主要寄希望于高昂的内存（RAM）或显存不同，DeepSeek 采用了硬盘级的 KV Cache 缓存技术。
   
   • 超长生命周期： 大部分厂商的缓存由于占用显存/内存资源，通常在几分钟到一小时内就会被擦除（例如 Anthropic 默认缓存 5 分钟）。而 DeepSeek 将其持久化到了硬盘上，缓存生命周期长达数小时甚至数天。这使得即便用户冷启动或低频访问，也能轻松命中缓存。


2. 极其聪明的“多级分段”与自动探测机制
   
   DeepSeek 的缓存匹配不是死板的“全凭运气”，它的后台有一套精密的固化与切片规则：
   
   • 固定 Token 间隔切片： 针对极长的输入或长文本输出，系统会在固定的 Token 间隔处自动切块（Carve out）。这样可以避免一整段长文本因为后面有一点点变动，导致前面长达几万字的内容全部无法缓存。
   
   • 公共前缀自动探测： 如果你连续发送两次请求，第一轮是 A + B，第二轮是 A + C。虽然第二轮因为不完全匹配 A + B 会导致 Cache Miss，但 DeepSeek 的系统会立刻在后台把公共前缀 A 固化为一个独立的缓存单元。当第三轮 A + D 进来时，A 就能 100% 命中。


3. 多轮对话与 Agent 场景的天然契合
   
   在长对话、Code AI（如 Cline、Claude Code、OpenCode）以及 Agent（智能体）工作流中，前置的 System Prompt（系统提示词）、Tool Schema（工具定义）以及前序的历史对话是完全不变的，只有最新的用户指令在变。
   
   • DeepSeek 会在请求边界自动持久化。在多轮对话中，除了当前轮次新输入的几个 Token，之前几万字的上下文全部直接从缓存读取。


4. 极致的价格倒逼生态（极低的缓存读取成本）
   
   DeepSeek 在定价策略上极其激进，其缓存命中后的输入价格比未命中便宜了将近 80%（例如 V3/R1 模型的缓存命中价格低至每百万 Token 几美分）。
   
   • 倒逼开发者优化提示词： 这种巨大的利益驱动，促使全球开发者在编写代码时，疯狂卷“缓存友好型”的提示词结构——即**“静态前缀在前（System/RAG文档/工具），动态尾部在后（时间戳/用户问题）”**。生态和模型的双向奔赴，进一步拉高了实际生产中的整体缓存命中率。

@yunechan #33 卧槽，真尴尬，我好像看花眼啦 哈哈哈哈^-^

@Yukimeepo #30 应该是吧，那几天都在玩一个项目

@bloom8262 #35 缓存这个算法也是🐂🐂

缓存多了，v4pro确实值，我之前3.1亿token的v4f已经15块了

我为什么还是觉得不便宜，一天10几块的一个月下来除去假期可能不用1/4的生活费都要没了