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title: "我差点把一个 50 倍的价差解释错了"
author: "冯智勇Geo"
published: "2026-07-26T00:00:00.000Z"
description: "DeepSeek 缓存只复用没有变化的请求前缀；重复使用同一个词并不会提高缓存命中率。"
tags: ["AI","DeepSeek","prompt-cache","token-cost"]
url: "https://fengzhiyonggeo.com/posts/prompt-cache-prefix-cost/"
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# 我差点把一个 50 倍的价差解释错了

有人说 DeepSeek Flash「相当于免费」，我去看了一眼它的API定价。

输入词元（token）的缓存命中价是 0.0028 美元/百万，缓存未命中价是 0.14 美元/百万，输出是 0.28 美元/百万。命中和未命中的输入价格相差 50 倍。

当时我对缓存命中并不是很理解，稍微问了一下AI之后， 就和AI得出了一个结论：用词越一致，缓存命中率越高，也就越省钱。

这个解释听起来很顺。我甚至已经把它提炼成了一句话：

**用词精准就是在省钱。**

但继续核对缓存规则后，我发现自己把两件事混在了一起。

这 50 倍差价，和你有没有反复使用同一个词无关。

真正影响缓存的是：**每次发给 AI 的内容，前面那一大段有没有变。**

![01-prefix-stable](https://img.fengzhiyonggeo.com/piclist/260726232939043.png)

假设第一轮对话是：

> 用户：根据这份316 不锈钢保温杯资料，写一个商品标题和五条卖点。  
> AI：……

第二轮请求通常会把第一轮的用户问题、AI 回答和新的问题一起发给模型：

> 用户：根据这份316 不锈钢保温杯资料，写一个商品标题和五条卖点。  
> AI：……  
> 用户：再写三条适合商品详情页的购买理由。

假设商品资料和上一轮对话一共有 10000 个 token，这次新问题有 50 个 token。

如果前面的内容命中缓存，输入成本是：

- 前面 10000 个 token：10000 ÷ 1000000 × 0.0028 美元 = 0.000028 美元；
- 新增 50 个 token：50 ÷ 1000000 × 0.14 美元 = 0.000007 美元；
- 这次输入一共是 0.000035 美元，不含 AI 的输出费用。

如果前面的内容没有命中缓存，10050 个 token 都按未命中价计算：

> 10050 ÷ 1000000 × 0.14 美元 = 0.001407 美元

对前面那 10000 个重复 token 来说，命中和未命中的价格正好相差 50 倍。把新增的 50 个 token 也算进去，这一次的输入成本大约降到了未命中时的四十分之一。

但即使最后一句不再说「保温杯」，而是改成「这款商品」，前面的 10000 个 token 仍然没有变，照样可以命中缓存。变化的只是最后新增的几十个 token，它们本来就要按未命中价计算。

官方给出的例子也是：第一次发送 `A+B`，第二次发送 `A+B+C`，第二次可以复用前面的 `A+B`。至于新增的 `C` 用了什么词，不影响前面 `A+B` 的缓存。

反过来，如果第二轮把最前面的商品资料改了，比如把「316 不锈钢」改成「304 不锈钢」，后面的标题、卖点和对话即使一个字没动，也无法完整复用原来的缓存。因为变化发生在前面，缓存前缀从这里就断了。

![02-prefix-break](https://img.fengzhiyonggeo.com/piclist/260726232934807.png)

所以，想让缓存真正省钱，最有效的做法不是强迫自己重复同一个词，而是：

- 把长期不变的内容放在前面；
- 把每次变化的内容放在后面；
- 保持系统提示词、工具定义和参考材料的顺序稳定；
- 不要无意义地重写已经进入上下文的历史内容。

回头看，我最初的结论不能说完全错，但论证它的理由错了。

「用词精准」确实能省钱，只是原理不同。

说得更短，输入和输出的 token 就更少；概念前后一致，AI 误解和返工也会更少。它节省的是上下文长度和沟通轮次，不是靠同义词触发缓存。

这次纠错最后留下了两个结论：

**表达精准，减少浪费。**

**前缀稳定，提高复用。**

我原本想从一张定价表里提炼一句漂亮的话。最后发现，真正值得保留的不是那句漂亮话，而是两种机制之间不能被省略的区别。

先把机制理解对，再谈洞察。否则，越简洁的结论，可能只是越容易传播的错误。

## 证据与来源

1. [DeepSeek 模型与价格](<https://api-docs.deepseek.com/zh-cn/quick_start/pricing>)
2. [DeepSeek 上下文硬盘缓存](<https://api-docs.deepseek.com/zh-cn/guides/kv_cache/>)

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