DeepSeek V4 Pro 很便宜，但重度编程不一定省钱。 最近把 DeepSeek V4 Pro 放进日常编程工作流里重度用了几轮，我最大的感受反而不是“贵”，而是：不能只看每百万 token 的单价。 单价确实香。 但复杂编程任务里，真正花钱的地方经常是： 1. 为了让它看懂项目，塞进去的大量上下文 不过这个deepseek的缓存相当便宜 算是优势 2. 中途判断偏了以后，反复纠正和重跑 3. 输出偏长，解释很多，token 一路滚上去 4. agent 连续读文件、改代码、跑测试、再修的循环 DeepSeek 不是不能做复杂任务。 我的体感是，它在小改动、读文档、脚手架、批处理、低风险探索上很划算。 但到了跨仓库重构、复杂工具调用、需要连续追踪几十步的开发任务，它偶尔一偏，就不是“多问一句”的成本，而是整段上下文和后续输出都跟着重来。 所以我现在更倾向于分层用： 日常铺量：DeepSeek / MiniMax / GLM 这类便宜模型或 Token Plan。 预算兜底：MiniMax、GLM、腾讯 Token Plan 这类月票，适合每天高频跑任务。 办公 + agent：WorkBuddy 如果你的工作流吃得上套餐，确实值得看。 真正重度编程：我还是更偏 GPT/Codex Pro 20x 这种高额度方案。 它看起来月费高，但如果你每天都在跑大型任务、多个项目并行、还要让模型自己读代码和修测试，订阅型高额度反而可能比 API 一直烧更稳。 便宜模型适合铺量，高阶订阅适合兜底。 别只问“每百万 token 多便宜”，要问“把这件事做完到底要绕几圈”。 价格和套餐变得很快，买之前一定看官网最新说明。尤其是 Coding Plan / Token Plan，通常都有适用工具、限额、峰值时段和风控规则。 #榨干设备howto #deepseek #国货之光 #minimax #glm