成本与性能优化
DeepSeek 常用于高性价比文本和推理任务。接入时应根据任务复杂度选择模型，并通过令牌分组控制高成本模型开放范围。
模型分层
| 任务 | 推荐 |
|---|---|
| 普通聊天 | deepseek-v4.5-chat |
| 批量分类 | deepseek-v4.5-chat |
| 复杂推理 | deepseek-v4.5-reasoner |
| 代码难题 | deepseek-v4.5-reasoner |
优化建议
- 简单任务不要使用推理模型
- 批量任务降低输出长度
- 长文档先切分再请求
- 缓存可复用的上下文和结果
- 为推理模型设置单独超时
- 记录每个模型的延迟、错误率和成本
令牌分组建议
- 默认分组开放
deepseek-v4.5-chat - 高级分组开放
deepseek-v4.5-reasoner - 测试分组用于新模型灰度
- 企业分组可配置独立额度和并发