@Michaelzsguo:我的Deepseek V4 Pro智能体(在Codex内)已持续运行超过13小时,消耗约1亿个token,已仅花费…
摘要
一位用户报告说,他们的Deepseek V4 Pro智能体在Codex内运行了超过13小时,消耗了约1亿个token,但仅花费了1.85美元,凸显了该模型的成本效率。
我的Deepseek V4 Pro智能体(在Codex内)已持续运行超过13小时,消耗约1亿个token,仅花费了我1.85美元。没错,你没看错。不是185美元,而是1美元85美分。https://t.co/YdhzP3KHTM
查看缓存全文
缓存时间: 2026/05/16 15:19
我的Deepseek V4 Pro智能体(在Codex内)已经运行了超过13小时,消耗了约1亿个token,但只花了我1.85美元。你没看错,不是185美元,而是1美元85美分。https://t.co/YdhzP3KHTM
相似文章
@cjzafir: 359M Token 在 72 小时内烧掉。成本:约 78 美元。结果:新的 240M 微调数据集。过程:> Codex 5.5 作为编排器。…
一位开发者使用 Codex 5.5 作为编排器、Deepseek v4 pro 作为执行器,生成了一个 240M Token 的微调数据集,烧掉了 359M Token,成本仅为 78 美元。
)
DeepSeek发布了其新的V4-Pro-0813模型,每百万输出tokens定价0.87美元,同时声称在基准测试中表现出色,可与Anthropic的Opus 4.8相媲美,并加剧了与OpenAI的人工智能价格战。
@cline:虽然DeepSeek V4-Flash在每token价格上便宜得多,但这可能具有误导性,如果每项任务的总成本……
讨论了DeepSeek V4-Flash的每token价格与每项任务总成本的对比,引用了一份报告,称DeepSeek完成基准测试任务的成本比Fable低105倍。
@jakevin7: DeepSeek cache hit 命中率 95%,舒服了。 Maka 在最新一轮的长程任务 Deepseek 模型下的表现太出色了。 全跑完接近 18 小时,接近 4 亿 token,33块消耗。 Make builder 们太给力了…
DeepSeek cache hit 高达95%,Maka 桌面AI工作台在长程任务中表现出色,支持多种模型和工具,开源且本地优先。
DeepSeek V4 Flash 0731 在 Hermes Agent 中运行一个提示,耗时32分钟,花费0.07美元,这个模型便宜到2美元可以用一整天。
DeepSeek V4 Flash 0731 因其在 Hermes Agent 中使用时成本极低而备受关注,一个提示仅需0.07美元,耗时32分钟,非常适合持续使用。