Глубокое погружение в стоимость DeepSeek V4 Flash: объяснение коэффициента попадания в кэш и ценового соотношения

Пользователь Reddit проанализировал 922 трассы агентных заданий, выполненных на OpenClaw (с циклом PI-агента) и OpenRouter, сравнив DeepSeek V4 Flash с Opus 4.7. Разница в стоимости ошеломляет: $0,01 за задание для DeepSeek против $1,52 для Opus, несмотря на схожее количество токенов (~962 тыс. в среднем) и вызовов инструментов (~14 в среднем). Соотношение цен составляет 0,0066x, что значительно ниже ожидаемых 0,03x, исходя из цены входных токенов.
Почему DeepSeek дешевле: частота попаданий в кэш и цена чтения/записи
Два фактора объясняют разрыв:
- Частота попаданий в кэш: DeepSeek V4 Flash достиг 97% против 87% у Opus 4.7. При таких соотношениях цен чтения/записи кэша каждый дополнительный процент попаданий снижает общую стоимость примерно на 20%. Преимущество DeepSeek в 10% сокращает около 2/3 общей стоимости.
- Соотношение цены чтения/записи кэша: У DeepSeek это соотношение составляет 0,02 (чтение кэша стоит 2% от записи при промахе), тогда как у Opus — 0,08, что сравнимо с OpenAI, Anthropic и Gemini (0,08–0,10). Это само по себе вдвое снижает стоимость.
Как это суммируется
При схожих количествах токенов и инструментов на задание общая стоимость DeepSeek составляет 0,0066x от стоимости Opus. Пользователь предполагает, что такая эффективность достигнута на уровне инфраструктуры или архитектуры модели (например, лучшая стратегия кэширования). Точный механизм не раскрыт.
📖 Читать полный источник: r/LocalLLaMA
👀 Смотрите также

Создание FastTab с использованием ИИ: Индивидуальный переключатель задач для X11
FastTab решает конкретную проблему производительности в переключателе задач Plasma на X11 с использованием Zig и OpenGL, поддерживаемого средствами ИИ, такими как Claude.

CC v2.1.122: Удаление системных подсказок, обновление отладки и повышение уверенности в расписании
Claude Code CC v2.1.122 удаляет отдельный подсказку для четвертой фазы в режиме плана, улучшает резервный контекст отладки демона и повышает порог уверенности для предложений /schedule с 70%+ до 85%+.

Kimi K2.6 с агрессивной скользящей стратегией превосходит Claude, GPT-5.5 и Gemini в соревновании по программированию
В соревновании AI Coding Contest, в головоломке «Word Gem Puzzle» (День 12), модель Kimi K2.6 с открытыми весами от Moonshot AI набрала 22 матч-пойнта (7-1-0), опередив GPT-5.5 (16), Claude Opus 4.7 (12) и Gemini Pro 3.1 (9). MiMo V2-Pro заняла второе место. Kimi выиграла за счет агрессивного перемещения плиток.

OpenAI и СП на $10 млрд: последствия для внедрения ИИ
OpenAI завершает совместное предприятие на $10 млрд с частными инвестиционными компаниями для масштабирования инфраструктуры ИИ и корпоративного развертывания, как сообщает Bloomberg.