关于4.26 晚上 ds降价到0.025百万token 一块钱可以用多少？

问题描述：

数据或许不太准确，昨天在降价前还用了一小会… 大约一百多万 token
缓存命中率非常高，需要注意我不是使用它写代码，而是写中文书稿，使用的 claude code
理想情况 1 块钱应该可以用到 六七百万 token 这种缓存命中得非常高
但是测试下来，有点不是很理想，目前还没破五百万 token。过程中发现前面几次调用消耗非常大，一百万 token 用了五六毛钱，后面几乎都是缓存。
4.26 日 图片：
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4.27 日 图片：
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按照这个价格计算，平均的单字token费用：0.00000024 和 0.00000022
这么一算，挺便宜了。但好像还是不如包月 适合需求量少，但是余额不过期，跨月使用的佬友

网友解答：

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--【壹】--：

写代码不如5.4

其他的中文场景我觉得比5.4强，比如大型项目里的需求、设计、架构之类的文档工作

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--【贰】--：

应该是这样的，我没了解过具体论文，看视频学习过大概意思应该就是通过KV Cache来获取之前回答过的Token

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--【叁】--：

对，一开始用的比较多，刚刚我又用了一下，一百一十万token，用了4毛钱。所以数据只能作为参考，但是昨天缓存确实香。
昨天400万token，未命中缓存16万，今天200万token未命中缓存就有14万

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--【肆】--：

请问命中缓存是什么呢？这个命中两个字不太明白，总是看别人在说

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--【伍】--：

简单来说就是你问过的一次问题，后续又问了一个很类似的问题，这个类似这个概念比较模糊，对于计算机来说差不多就是在坐标系上的向量比较相近吧，所以实际上这个概念很模糊，反正你就理解为问了差不多的问题。

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--【陆】--：

还没试过用cc然后使用ds的模型，请问这个适配性如何？之前听说ds适配agent的能力一般般。

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--【柒】--：

佬，之前看过transformer的论文，它大概的意思是一次只能吐出一个token，然后之后如果还需要吐token就需要把吐出的token连同输入在放回向量中继续计下一个token；这里的缓存是不是上一次的计算结果？

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--【捌】--：

之前看到消息说下半年算力起来了还会大幅降价,真的很期待啊

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--【玖】--：

我更关心ds用起来怎么样，相比GPT5.4如何

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--【拾】--：

看前端用什么工具吧，我用龙虾试了下 flash 模型，就发了俩字“测试”，花了一毛五

3c1fd64cfbc27237318d5d5544f59a10755×352 8.22 KB

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--【拾壹】--：

真coding花费还是不低，codingplan性价比还是高的（火山除外）

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--【拾贰】--：

据说cc并发很大，我第一天的时候用的cc，问了两个问题花了1.2rmb，不过目前好很多了，并发大也代表速度快嘛。ds这一代说是提升了agent的适配，我倒是只写过代码，感觉良好。

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--【拾叁】--：

大概可以理解为，每一次query都需要计算入参，把入参转化成大模型可以理解的数据，这个计算过程会耗费算力，但是把一些计算结果缓存起来，下一次就能减少算力

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--【拾肆】--：

中文书稿是什么？ 自己写小说吗？ 降价的ds确实爽

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--【拾伍】--：

我嘞个豆，这缓存这么离谱吗？简直高的吓人

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--【拾陆】--：

对话场景非常合适

缓存是默认的自动创建的，而且可以缓存几个小时