昨晚，大家心心念念等待Deepseek V4 Pro正式版的发布，以及Deepseek Harness的发布。
没想到，顺便还等到了涨价通知。
下图来自网络，制作者不可考，但也凸显了这波涨价的凶猛，尤其是高峰时段缓存命中的价格，12倍！
要知道，Deepseek原先最引以为傲的，就是硬盘缓存技术带来极低的缓存命中读取价格，但现在一下子高了太多。
这一下子，让昨天写的《ETF skill用完别收手：固化成脚本，数据查询秒出》含金量更高了。
原先，我很习惯用Deepseek V4 Flash来驱动各类金融数据查数Skill，这个模型价格便宜速度又快，哪怕不是这波正式版升级，此前也足够应付查数这类简单需求了。
但涨价之后，就不一样了。
别忘了金融数据，尤其是实时数据查询，主要是9点半到11点半和下午1点到3点，大多数时间段都在Deepseek的高峰时段，恰好是加价最凶猛的区间。
所以特地测算了下成本。
我用的是专为Deepseek适配的Harness程序Reasonix——虽然是民间开发，但易用性我觉得胜过Deepseek官方的Harness，类似Json结构补全、对话流顺序固定等优化一应俱全。
我驱动南方基金的ETFfirst这个skill，依然是查询纳指ETF实时溢价率，用的是Deepseek V4 Flash。
我偏爱Reasonix，就在于它家提供了极其丰富的数据统计，用了多少token，具体哪些分类，一目了然。
比如就这个那么简单的查询实时溢价率的要求，合计消耗了54.6万token。一用上Agent，就真是看着token哗哗地流。
虽然这次消耗的Token中，大量是命中缓存的输入，但因为Deepseek就是这块涨价凶猛，所以影响也不小。
我写了个小HTML程序特地计算，就这样一个简单功能，遇上高峰时段，成本0.24元。请注意，这只是一次查询，若每天来一次，甚至因为溢价率特殊性往往每天要查好几次，那成本就更高了。
但如果将查询过程固化成Python程序，每次直接执行程序，那每次的token消耗费用就省下来了。
当然我知道，不少人是有Coding Plan的，那自然是可以随意花，但如我这样偏爱API调用的，就要精打细算下。
说到底，Skill和脚本并不是二选一。
需求还不确定、查询方式经常变化时，用Skill更省心；流程一旦固定，脚本的稳定和低成本就更有价值。尤其是实时溢价率这类高频查询，执行次数越多，这种差别越明显。
是的，Deepseek涨价之后，API调用需要比过去多算一笔账。
不过这未必是坏事。至少它提醒我们：该让模型思考的时候不要吝啬，该把流程固化的时候，也别让token继续哗哗地流。