跳到正文
deepseekprice

社区自建的非官方站点,与 DeepSeek 官方无关。

2026年8月15日 实测 · 650 次请求

DeepSeek 缓存计费

DeepSeek 的输入 token 按两个价计量:能从上一次请求里直接取的,每百万 ¥0.15;要重新读一遍的,每百万 ¥4.50——同一个 token,差 30×。所以真正决定你账单的,是一个既不在定价页上、也不在账单上的数:你的输入有多少比例命中了缓存。

这个页面上的数是测出来的,不是估的。下面的数字来自一台机器上 155.9M 真实 agent 流量,直接读的 DeepSeek Harness写在硬盘上的会话日志。 产出这些数字的脚本已经公开,你可以拿它审计自己的日志。

实测结果

实测命中率

98.09%

DeepSeek V4-Pro 上的 613 次请求,推理强度 high

审计的提示词 tokens

155.9M

其中 152.9M 从缓存取,剩下 1.91% 按全价计费

缓存省下了多少

¥665.21

按新的空闲价:¥711.73 → ¥46.53

一个人、一台机器、在一个稳定代码库上跑 agent——请求数量不少,但只代表一种用法。聊天和 RAG 那类流量的命中率要差得多,见下面 哪些因素在左右这个数

跟官方账单对过了

谁都能把日志里的数字加一遍。问题是这些数字是不是真按它收的钱——所以我把同一天的账单从 DeepSeek 控制台拉出来,对了一遍。

同一个计费日:本地实测数字与 DeepSeek 控制台对照。
本地日志 DeepSeek 控制台 差距
按人民币价目表算的花费 ¥17.45 ¥17.73 −2%
Tokens 157.7M 160.2M −2%
请求数 650 684 −5%

花费的差距和 token 的差距是同一个数。 单 token 的账算得跟官方账单一致,只是本地日志少了 34 次请求——审计前被删掉的会话,以及失败或重试、始终没写下完整消息的那些。所以这页上每个实测数字都是下限,不是估值。

用的是官方人民币价目表,不是拿美元价折算的:国内账户本来就按人民币结算,而两套价目表并不是同一个汇率换出来的——换算只会引入跟 token 无关的误差。控制台数据取自 2026年8月14日,新价还没生效。

缓存做得越好,这次变化对你越不利

关于 2026年8月16日 这次调价的讨论,大家都盯着输出,它涨了 2.3×。但三档价格并不是一起动的,涨得最多的恰恰是最便宜那档。

输入 · 缓存命中

¥0.025 ¥0.15

6.0×

输入 · 缓存未命中

¥3.00 ¥4.50

1.5×

输出

¥6.00 ¥13.50

2.3×

DeepSeek V4-Pro,拿旧的全天单一价对比新的空闲价——新价里便宜的那一档,也就是说这已经是往好里比了。

缓存做得越好,这次变化对你越不利。 把实测那份 98.09% 命中的负载按新的空闲价重算,账单变成原来的 2.7×。同样这批 token,要是一点缓存都不吃,反而只涨 1.5×。旧价目表最厚待的就是提示词设计得好的人,所以这次他们跌得也最多。

实测负载在各张价目表下的花费,分有缓存和无缓存两种。
价目表 实际计费 若完全无缓存 缓存省下
调价前 ¥17.29 ¥472.23 ¥454.94
新价 · 空闲 ¥46.53 ¥711.73 ¥665.21
新价 · 高峰 ¥93.05 ¥1,423.46 ¥1,330.41

这些都不是在说缓存没用。绝对金额上它比以前更值钱:同样的折扣打在更大的数上。而且它依然是 DeepSeek 账单上最大的一根杠杆,只是没有从前那么陡了。

缓存怎么决定你走哪个价

缓存默认开着,不用传任何参数,写入也不要钱。DeepSeek 把前缀存在硬盘上,后面的请求只要开头的字节完全一样,就直接复用。

按前缀匹配,而且要完全一致

命中的前提是提示词开头跟存下来的前缀逐字节相同。部分重合、模糊相似都不算。从第一个不同的字符开始,后面全部按未命中算——所以开头改一个字,可能整段提示词的缓存就废了。

缓存块是在边界上形成的

DeepSeek 在请求边界、它认为跨请求公用的前缀处,以及长输入内部的固定 token 间隔上切出可复用的块。社区测下来这个间隔大概是 128 的倍数——当直觉可以,但它不是官方承诺,也别照着它做设计。

尽力而为,而且会过期

DeepSeek 不承诺任何命中率。没人再用的条目几小时到几天就清了,所以预热一遍并不能换来长期折扣。各账户的缓存互相隔离。

写入不加价

往缓存里写东西不额外收钱——第一次请求付的就是本来也要付的未命中价。跟那些单收缓存写入费、要靠后续读取才赚得回来的厂商比,这一点值得记一下。

机制部分依据 DeepSeek 官方的上下文缓存文档;128 token 那条来自第三方测试,作者本人也注明了是观察而非文档。

哪些因素在左右这个数

一个会话刚开始时没有任何东西可命中。实测数据显示这个状态结束得非常快:到第二次请求,大部分上下文已经进了缓存,之后随着稳定前缀变长还会继续爬。

会话内第几次请求 vs 缓存命中率

  • #1 16.8%
  • #2 92.1%
  • #3 87.1%
  • #4–5 88.9%
  • #6–10 92.3%
  • #11+ 98.3%

每个会话的第一次请求平均 16.8%——这是冷启动的代价,躲不掉。后面的全是设计的功劳:能爬到 98.3%,唯一的原因是每一轮之间提示词前缀逐字节没变过。

什么会把它打到零

  • 把时间戳、请求 ID、trace ID 放在提示词最前面
  • 每次调用重排工具定义,或者用不确定的方式重新生成它们
  • 把用户每次都变的问题放在固定指令前面
  • 按请求改写系统提示词,而不是按部署改

什么能让它保持高位

  • 不变的东西放最前:系统提示词、工具 schema、长参考文档
  • 对话历史往后追加,而不是重建或者重新总结一遍
  • 共用前缀的请求打成批,趁缓存还热的时候一起跑
  • 开一个长会话而不是很多短的——每开一个新会话就要付一次冷启动

缓存够不着的那一档

缓存打折的是输入。输出既没有缓存也没有折扣,而在一个推理模型上,你的输出里大部分并不是答案。

73.6%

——实测这批生成的 token 里,思考 token 占的比例

它们不出现在响应里,却按空闲价每百万 ¥13.50 全额计费——是缓存命中价的 90×。那次跑的推理强度是 high。调低它是唯一一个直接作用在最贵那档上的杠杆,而且不像重构提示词,改一行配置就行。 作为对照,同一批日志里 DeepSeek V4-Flash 的请求是 57.2%——但跑的任务不同,只能当第二个数据点看,不是对比。

从费用角度比比两个模型

两根杠杆一起用

缓存状态和时段是两件独立的事,而且它们相乘。同一个输入 token,最便宜和最贵的发法之间差 60×。

命中缓存 · 空闲时段

¥0.15/百万

未命中 · 高峰时段

¥9.00/百万

DeepSeek V4-Pro 的输入价,每百万 tokens,按新表。你的流量挪不挪得进折扣窗口,取决于你人在哪儿—— 换算到你时区的时间窗单独有一页。

测你自己的,别抄我们的

这页上每个数字描述的都是同一份负载。你的肯定不一样,而且差多少 DeepSeek 早就告诉你了——每次 API 响应里都带着明细。

从任意一次 API 响应里取

usage 对象里有两个互不重叠的计数器,加起来正好是提示词长度。把它们记下来,就不用猜了。

hit_rate = prompt_cache_hit_tokens / (
    prompt_cache_hit_tokens + prompt_cache_miss_tokens
)

用 DeepSeek Harness 的话,什么都不用埋

dsh 已经把每次请求的 token 明细写进了 ~/.dsh/sessions。这页上所有的实测数字都是下面这个脚本产出的——它读那些日志,直接打印你的真实命中率、三张价目表下各自的账单、完全不吃缓存的对照值,还有你自己的预热曲线。

curl -O https://deepseekprice.com/dsh-cache-audit.py
python3 dsh-cache-audit.py

一个文件,零依赖,不联网,也从不去碰你的凭证文件。跑之前先读一遍—— 源码就在这儿

关于缓存计费

空闲时段能便宜多少?

官方说的是:空闲时段价格是高峰时段的一半,输入输出都一样。DeepSeek V4-Pro 的输出,就是从每百万 ¥27.00 降到 ¥13.50。

要看清这个“一半”是相对谁的一半:它是新价高峰的一半,不是退回旧价格。空闲时段的输出仍然是调价前的 2.3×。

算哪一档看请求到达 DeepSeek 的时间。能等的批量任务是最容易吃满这个折扣的——挪几个小时,不改一行代码。

缓存命中是怎么计费的?

输入 tokens 分两个价。DeepSeek 能直接从缓存里拿的,高峰时段每百万 ¥0.30;要重新算一遍的,每百万 ¥9.00——差 30×。

缓存认的是前缀一模一样。所以它奖励的是:把提示词里不变的那部分(系统指令、工具定义、你正在反复改的那个文件)原样钉在最前面,把每次都变的东西放到后面。前缀顺序一动,之前攒的缓存就白攒了。

编码助手和长链路 agent 每一轮都在重发同一段上下文,命中率普遍能上 90%。所以这个站的计算器默认从 80% 起算,而不是假设每个 token 都按全价走。

我的缓存命中率大概能到多少?

完全看提示词长什么样,差距大得离谱。实测一段编码 agent 的 613 次请求、155.9M 提示词 tokens,命中率 98.1%——因为 agent 每轮都在重发一段又长又稳的上下文。

这是天花板,不是平均水平。同一批日志里,每个会话的第一次请求只有 16.8%——那会儿还没东西可命中;而要是把时间戳、请求 ID 这类东西放在提示词最前面,跑再久命中率也趋近于零。

别拿别人的数字做预算,包括这一个。算你自己那两个数就行,每次 API 响应里都带着。

涨价之后,缓存还值得优化吗?

相对来说更不值了,绝对来说更值——反直觉的是前面那半句。缓存命中这一档涨了 6.0×,比未命中的 1.5× 和输出的 2.3× 都猛。最便宜的那档涨得最狠。

结果就是:缓存做得越好,这次涨价打得越疼。把实测那份 98.1% 命中的负载按新的空闲价重算,账单变成原来的 2.7×;同样这批 tokens,如果一点缓存率为0,反而只涨 1.5×。

但绝对值上缓存比以前更值钱,因为它是在一个更大的数上打折。还是那份负载,缓存把一张本该 ¥711.73 的账单压掉了 ¥665.21。

怎么测我自己的缓存命中率?

每次 API 响应的 `usage` 里都躺着两个计数器:`prompt_cache_hit_tokens` 和 `prompt_cache_miss_tokens`。两者不重叠,加起来正好是提示词长度,命中率就是前者除以总和。记下来,就不用猜了。

如果你用 DeepSeek Harness,这些数已经在硬盘上了——它把每次请求的 token 明细都写进了 `~/.dsh/sessions`。本站公开的那个审计脚本(/dsh-cache-audit.py)就是读这些日志,直接打印你自己的真实命中率和账单。零依赖,不联网。

写入缓存要另外收钱吗?

不收。缓存是自动的,也没有单独的写入费——你要么按命中价结算,要么按未命中价,没有第三项。

这不是细节,是和一部分同行的实质差别。Anthropic 写提示词缓存要额外加钱,得靠后面读回来的次数把这笔钱赚回来才划算。DeepSeek 这边第一次请求就按未命中价走,本来也要付这个钱。

代价是没有任何承诺。官方明说缓存是尽力而为,没人再用的条目几小时到几天就清掉了。

涨完之后还比 Claude、OpenAI、Gemini 便宜吗?

多数场景还是便宜,但差距比以前小了;再把缓存命中算进去,和各家便宜档位的距离会进一步缩。

到底怎么比,取决于你自己的输入输出配比和命中率——计算器就是干这个的:把你的用量同时套到所有价目表上,而不是对着一个未必符合你情况的标题数字下结论。

价格整理自 DeepSeek 公开的定价页,可能滞后于最新调整。实测数据取自 2026年8月15日 的DeepSeek Harness 的会话日志(~/.dsh/sessions),描述的是一个人的负载——它证明什么是能做到的,不是对你账单的预测。真要花钱之前,请以 官方页面为准。