比较DeepSeek与K3成本，48倍差距，按任务分配模型

同样的用量，DeepSeek 41 块，换成 Kimi K3 接近 2000 块。

看到结果以后，我默默把切模型的手收了回来。

先说明一下，这不是模型效果横评。

我只是把 DeepSeek 账单导出来，按照完全相同的 Token 使用结构，用 K3 的价格重新算了一遍。

这周一共跑了：

4000 多次请求，
8.5 亿 Token。

DeepSeek 实付 41.6 元。
换成 K3，大约 1987 元。

差不多 48 倍。

我这种用法比较极端，天天让 Agent 读代码、改代码、跑仿真，大头不是新问题，而是反复读取同一批上下文。

所以真正拉开账单的，不只是模型本身的价格，还有缓存命中和输出价格。

K3 能力确实强，1M 上下文也很诱人，官方同样支持自动上下文缓存。(Kimi API)

但让我拿它全量替换 DeepSeek，一个星期两千、一个月八千多，我还是下不了手。

现在的方案很简单：

日常任务继续跑 DeepSeek，真遇到难啃的任务，再单独切 K3。

模型不是越强就越应该全部换掉。

对重度用户来说，跑分决定你想不想试，账单决定你能不能长期用。

你们现在是一个模型用到底，还是已经开始按任务分配模型了？