AAA

这个数据很有意思，而且它能进一步验证我们前面的判断：**你现在 DeepSeek 的实际成本主要取决于 Agent 会话的“新上下文”有多少，而不是总 Token 数。**

这一次：

* **¥0.72**
* **26 次 API 请求**
* **263.8 万 Token**
* 平均每次请求约 **10.1 万 Token**
* 平均每次请求成本约 **¥0.0277**

如果单纯看：

> ¥0.72 / 2.638M = **¥0.273/M Token**

比你昨天全天的 **¥0.158/M Token** 高不少。

这其实很正常。

### 为什么？

你昨天的 3700 万 Token 有 **96.7% 缓存命中**，而单个 Agent 会话可能包含更多**首次出现的新上下文**。

所以以后判断 DeepSeek 成本，最值得看的其实是：

> **缓存命中率 + 输出量**

而不是总 Token。

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## 这个会话如果每天重复一次

假设你每天有这种规模的 Agent 对话：

> ¥0.72 × 30 = **¥21.6/月**

但你昨天有 378 次 API 请求、¥5.89，说明你一天实际上可能会跑很多个这种会话。

按照昨天的真实消耗：

> **¥5.89/天 → ¥177/月**

所以我现在还是会认为：

### DeepSeek V4-Flash 对你目前的成本并没有贵到必须马上迁移。

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## 但我发现一个更重要的事情

你这个 Agent 对话：

> **263.8 万 Token → ¥0.72**

而昨天：

> **3718 万 Token → ¥5.89**

如果简单按 Token 比：

```text
单次会话：¥0.273/M
昨天全天：¥0.158/M
```

说明**不同 Agent 任务之间成本差异可能非常大**。

这恰恰意味着你接下来这几天把余额用完，是一个非常好的实验。

你可以顺手观察几个典型任务：

| Agent任务   | Token | 费用 | ¥/百万Token |
| --------- | ----: | -: | --------: |
| 小任务       |       |    |           |
| 普通功能      |       |    |           |
| 大型重构      |       |    |           |
| 长时间 Agent |       |    |           |

最后你会得到自己的：

> **“MrDoc Agent 单位工作成本”**

这个数据比网上任何模型价格比较都更有价值。

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### 顺便纠正一个前面容易产生的误区

**不要拿“¥139 Qwen Standard”直接和你这次 ¥0.72 比。**

真正应该比较的是：

> **完成同一个 MrDoc 开发任务**

例如：

**DeepSeek：**

> ¥2.4，Agent 自主完成，人工修改 10 分钟

vs

**Qwen：**

> ¥1.8，Agent 自主完成，人工修改 5 分钟

那么 Qwen 更划算。

但如果：

**DeepSeek：**

> ¥2.4，基本一次完成

vs

**Qwen：**

> ¥1.0，但你需要折腾 40 分钟

那 DeepSeek 反而便宜得多。

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所以我现在非常赞成你原来的策略：

> **先把这 40 多块 DeepSeek 余额正常用完。**

这几天不要刻意节省，也不用急着买 Qwen。

等余额快没的时候，我们手里应该已经有一批**涨价后的真实 Agent 数据**了。

到时候再决定，就不是“猜哪个套餐划算”，而是拿你的真实数据做决策。