摘要：DeepSeek这波操作，直接把长文本API打成白菜价，朋友圈瞬间炸锅，有人欢呼“终于不用抠抠搜搜删prompt”，也有人吐槽“省是省了，可答案怎么有点飘”。

“3块钱跑100万token？

！

”昨晚刷到这条消息，差点把咖啡喷屏幕上。

DeepSeek这波操作，直接把长文本API打成白菜价，朋友圈瞬间炸锅，有人欢呼“终于不用抠抠搜搜删prompt”，也有人吐槽“省是省了，可答案怎么有点飘”。

别急着下结论，先把账算清楚：以前用V3.1，跑一篇50万字的财报分析，光输出token就得12块，现在直接砍到3块，等于一杯蜜雪冰城的钱就能让模型给你写本书。

阿里云、腾讯云抢着在10月中旬上线专属优化版，华为昇腾128K长序列首响时间压到2秒内，寒武纪更狠，4分钟放出开源引擎，生怕晚一步就错过流量。

大厂们卷成这样，用户端最直观的体感就是——钱包压力骤减，实验胆子变大。

可便宜≠好用到飞起。

官方10月2号发的“体检报告”挺诚实：代码场景里token确实少了38%，但复杂推理准确率掉了5个百分点。

说人话就是：让它写个“冒泡排序”能秒回，让它给LeetCode Hard写最优解，就开始“省步骤”，少写两行边界判断，提交直接CE。

超长文本更尴尬，50万token以上偶尔“断片”，像极了自己熬夜写论文，后半段突然“我是谁我在哪”。

有人把《三体》全集塞进去让模型总结，结果章北海面壁到一半就失踪，笑疯评论区。

清华AIR和上海交大已经组队“拆发动机”。

清华那边把DSA机制比作“给注意力装红绿灯”，只让关键token过马路，绿灯时间省下来算力就便宜；交大更激进，一周搞出“DSA-Lite”，在128K长度内把掉的那5%准确率拉回2%，就是得多耗10%算力，相当于“加2块钱换回正确率”，不少开发者直呼“这买卖划算”。

论文还没挂arXiv，GitHub仓库已经300+star，评论区清一色“求别鸽”。

最骚的是价格刀法：输入端也同步降价，但幅度没输出狠。

官方解释“输出才是算力黑洞”，潜台词就是鼓励大家“多提问、少返工”。

可实测发现，一旦对话轮数超过10轮，总成本还是会上来——模型为了“省token”开始用缩写，用户看不懂只能追问，一来一回反而更费。

有人做了张“省钱曲线”：单轮狂省，五轮打平，十轮倒亏，堪称AI界的“第二杯半价”套路。

眼下玩法已经变样。

小团队把V3.2-Exp当“预演”工具：先让它快速出框架，再丢回V3.1精修细节，成本直接腰斩；自媒体更野，用3块钱让模型吐10万字狗血小说，剪成20条短视频，挂番茄小说拉新，ROI高到离谱。

风险也有——平台审核开始盯“AI同质化内容”，一旦判定批量低质，流量直接腰斩，省钱可以，别省创意。

至于50万token以上的“稳定性黑洞”，DeepSeek工程师在论坛里透底：问题出在Lightning Indexer的“记忆碎片”回收策略，长序列一多就“捡了芝麻丢西瓜”，下个版本打算给索引器加“便签本”，把关键节点单独缓存，预计Q4发布。

翻译成人话就是：再等等，年底就能放心把《资治通鉴》扔进去写读书笔记了。

一句话总结：V3.2-Exp像一辆省油到变态的新车，市区通勤爽翻，但上高速前得检查轮胎——省下来的钱别全买咖啡，留点给“准确率保险”。

想薅羊毛的现在就能冲，追求极限性能的再蹲一个版本，反正3块钱买不了吃亏，买得了AI替你写“万字长文”的爽感。

来源：瀑布下聆听的爱乐者