优化DeepSeek API成本需五步：一选轻量模型（如7B）降单价；二压缩输入输出长度减token；三用MD5缓存复用防重复计费；四批量合并请求摊薄开销；五监控用量并设阈值告警。
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如果您正在使用DeepSeek API进行开发或部署，但发现调用成本超出预期，则可能是由于请求频率过高、模型选择不当或响应处理低效所致。以下是控制与优化DeepSeek API使用成本的具体操作方法：
一、选择合适模型版本
不同模型版本在参数量、推理速度和计费单价上存在显著差异。使用轻量级模型可大幅降低单次调用费用，尤其适用于对响应精度要求不高的场景。
1、登录DeepSeek官方API控制台，进入模型管理页面。
2、对比deepseek-chat-7b与deepseek-chat-67b的每千token价格，确认单位成本差异。
3、在请求体中将model字段明确指定为deepseek-chat-7b而非默认大模型。
4、对非关键任务（如草稿生成、初步分类）统一配置为7B版本调用。
二、压缩输入输出长度
API计费基于输入token数与输出token数之和，减少冗余文本能直接降低账单金额。截断无关上下文、禁用长格式回复可有效抑制token膨胀。
1、在发送请求前，使用正则表达式移除用户输入中的连续空格、换行符及HTML标签残留。
2、设置max_tokens参数为实际所需上限，例如摘要任务设为128，避免默认值触发长响应。
3、启用truncate_input选项（若API支持），自动裁剪超长prompt前缀。
4、在系统提示词中加入约束指令：“请用不超过50字回答，不使用举例和解释”。
三、启用缓存复用机制
相同输入参数组合的请求若重复发生，可通过本地缓存拦截后续调用，避免重复计费。该方式适用于静态知识查询、模板化应答等高频低变场景。
1、构建以model + prompt + temperature拼接生成的MD5哈希作为缓存键。
2、在发起HTTP请求前，先查询本地LRU缓存是否存在对应键值。
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3、命中缓存时，直接返回存储的choices[0].message.content内容。
4、设置缓存过期时间为3600秒，确保时效性与复用率平衡。
四、实施批量请求合并
单次请求处理少量文本时单位token成本偏高，将多个小请求聚合成一个batch请求，可摊薄基础开销并提升吞吐效率。
1、收集待处理的5–10条独立query，封装为数组结构传入messages字段。
2、在每个子消息中添加唯一id标识，便于响应后按序拆分。
3、调用API时设置stream=false确保完整响应一次性返回。
4、解析返回结果时，依据原始id映射还原各条输出，注意检查total_tokens是否低于单条累加值。
五、监控与阈值告警配置
实时掌握API调用量与费用分布，有助于及时识别异常调用模式。通过设定硬性阈值阻止失控增长，是成本防控的关键防线。
1、在DeepSeek控制台开通Usage API访问权限，获取每日token消耗明细。
2、编写定时脚本，每小时调用/v1/usage接口拉取最新数据。
3、当单日累计input_tokens超过预设值500000时，触发邮件通知运维人员。
4、若连续两小时output_tokens环比增幅超300%，自动将API密钥状态置为暂停（suspended）。
