针对长文本输入，最推荐的降本方向是在调用 API 前对文本进行清洗或切片，只传入与任务强相关的片段，避免全量文档直接送入模型。
先说结论：DeepSeek API 计费基于输入和输出的 Token 总量，优化长文本成本的核心在于减少无效输入 Token，而非等待官方调价。
- 先定位：统计当前业务场景中长文本的实际利用率。
- 先做：引入文本摘要或关键词检索机制预处理数据。
- 再验证：通过后台用量监控确认 Token 消耗下降。
快速处理思路
由于 API 调用属于代码集成，没有单一命令可解决，建议按以下逻辑调整代码：
- 检查输入数据：确认是否传入了大量无关的上下文。
- 增加预处理层：在发送请求前，用低成本模型或规则提取重点。
- 调整 Prompt：明确告知模型只关注特定段落，减少冗余描述。
为什么会这样
DeepSeek API 的计费规则通常与输入和输出的 Token 数量挂钩。长文本意味着更多的输入 Token，直接线性增加成本。此外，过长的上下文可能增加模型处理延迟，间接影响并发成本。公开资料中没有看到可靠的量化数据表明官方对长文本有特殊的折扣机制，因此控制输入量是用户侧最可控的手段。
分步处理
1. 评估当前用量
登录 DeepSeek 开放平台后台，查看历史调用的平均输入 Token 数。如果大部分请求都接近模型上限，说明优化空间大。
2. 实施文本过滤
在代码层增加逻辑，去除文本中的空白字符、无关格式符号。对于文档类输入，先提取目录或摘要，而非全文。
3. 采用 RAG 架构
如果必须处理大量文档，建立向量索引。查询时只检索最相关的片段送入 API，而不是把所有文档作为 Context 传入。
4. 选择合适模型
确认当前使用的模型版本。不同版本的单价可能不同，对于简单任务，尝试切换至性价比更高的版本。
怎么验证是否生效
在 DeepSeek 平台控制台的“用量统计”或“账单”页面，观察优化策略上线后的日均 Token 消耗趋势。同时监控业务效果，确保成本降低没有导致回答质量明显下降。
常见坑
1. 过度压缩导致信息丢失
过滤太激进可能导致模型缺少关键信息，产生幻觉。需要保留必要的背景信息。
2. 忽略 Embedding 成本
如果使用 RAG 方案，向量嵌入本身也会产生计算成本或存储成本，需综合计算总账。
3. 缓存策略误用
不要指望 API 层自动缓存长文本，每次请求通常独立计费，除非官方明确说明支持提示词缓存折扣。
参考来源
- DeepSeek 开放平台，URL: https://platform.deepseek.com/