关键词
DeepSeek-V4-Pro-0813、DeepSeek Harness、dsh-web-ui、dsh-browser、梁神模式
背景
DeepSeek-V4-Pro-0813涨价之后的第二天，也就是周一，兴冲冲地在公司电脑安装了几个插件，花费和前一天的对比如下：
08-16的输入命中缓存为99.04%，08-17的输入命中缓存为97.35%，算下来每百万Tokens的单价分别为0.0701 RMB/M和0.7398 RMB/M，10倍的差距！！！
如果减掉08-17输出tokens的消耗约2.93元，08-17每百万Tokens的单价约为0.5314 RMB/M，差距也来到了7.5倍。
当时就直呼用不起！！！
但是由于08-16和08-17这两天是处理的完全不同的事，因此我觉得这对比还是不够严谨，所以我就再做了个对照组。
用当时正准备修改的内容，分别用Codex和DeepSeek Harness来进行测试，下面是配置对比：
配置如下：
DeepSeek：
模型：DeepSeek-V4-Pro-0813（峰价）
档位：Max
多模态：modlens（kimi-k3识图）
Agent：@deepseek-ai/dsh@0.1.0-rc.6
DeepSeek专武：dsh-web-ui插件的梁神模式
ChatGpt:
模型：gpt-5.6-sol
档位：Extra High
多模态：gpt-5.6-sol
Agent：@openai/codex@0.147.0（桌面版）
ChatGpt专武：无
测试内容为同一个问题，先让Codex找问题，Codex完成后再让DeepSeek Harness来找，不涉及修改代码，对话轮次都为两轮，给到的两轮对话内容完全一致，第二轮对话给到Codex/DeepSeek Harness测试数据库查询权限，进一步确认问题根因，结果如下：
Deepseek：
总用时：约48分钟
输入tokens：约27M
输出Tokens：约92.4k
花费：10+ RMB，小于11RMB，具体数值现在统计不到了（未计算k3的识图花费，因为K3还有其他调用）
问题是否解答：是
解答输出内容得分：90
ChatGpt:
总用时：约20分钟
输入tokens：未统计
输出Tokens：未统计
花费：接近2RMB，具体数值现在统计不到了
问题是否解答：是
解答输出内容得分：100
注：解答输出内容得分以更优的为基准，基准为100分
由于gpt当时的tokens没有精确统计，所以无法计算百万Tokens单价，但从我长期的使用来看，差不多是在0.3-0.4 RMB/M这个区间内的，对比Deepseek的百万Tokens单价（按花费10元算）为0.36 RMB/M，这样一看，DeepSeek-V4-Pro-0813好像也不是用不起，单价并没有超过gpt太多，但是问题就在于，这tokens花费要远远超过gpt-5.6-sol了，而如果使用标准模式，tokens花费倒是会少很多，但是输出的结果质量就不知道差多少了，回头有时间会再测试一下DeepSeek Harness官方的标准模式和社区插件的首轮对话锚定的“极简模式”满血版的tokens花费会有多大的差距，之前做过一个不严谨的测试但是没记录，大概几倍的差距还是有的。
社区变化
08-17测试之后，我就又回归了Codex的怀抱，但是这几天社区的变化如火如荼，围绕DeepSeek Harness的插件建设处于飞奔的状态，从dsh-plugin market，DSH Hub，Awesome DSH Plugin三大市场的插件数量来看，目前真实插件的数量可能很快就会接近1w+。
dsh-plugin的质量目前参差不齐，之后如果DeepSeek Harness更新了breaking change，那么可能有相当大一批插件会受到影响，但其实dsh-plugin目前大多数也都是AI Coding产物，就算有了breaking change，到时候也能很快跟上。
都说大模型是炼丹，现在DeepSeek Harness和社区的dsh-plugin也给了我一种炼丹的感觉，只是这次炼丹的炉子是DeepSeek Harness，而炉子里面的炼丹材料是社区飞速增加的dsh-plugin，每一个dsh-plugin虽然可能是AI Coding产物，但不妨碍其中包含着制作者的思考，而这些思考才是DeepSeek Harness这个炉子炼丹的真正材料。
但是说实话，现在炸炉的情况太多了，哪怕是在DeepSeek Harness公测时就已经存在的插件，也存在着反复炸的情况，我这几天遇到过两次炸炉的情况，都是因为dsh-web-ui的升级，升级之后迁移有问题，直接DeepSeek Harness页面都崩掉，然后尝试卸载再重新安装最新版，结果卸载时产物也没卸载干净，DeepSeek Harness页面换个原因崩掉。
未来可期，当下折腾。
谷价测试
因为一直在关注社区的变化，家里电脑的chatgpt plus账号额度早用完了，所以昨晚就再次试了试DeepSeek Harness在谷价下的花费情况。
AI Coding的内容是我之前一直在做的一个浏览器插件 喵ingTab — 不写一行代码全靠AI的项目能做成什么样子？，目前正在开发中的1.3.0版本新增了三个小组件，主体在之前就已经实现了（先用DeepSeek Harness实现了第一版，但是和我想的相距甚远，然后用Codex重构），这一次就是加一些内容然后核实细节。
整体修改质量我还是比较认可的，和之前使用gpt 5.6-sol感觉不到明显差距，配置的话还是同上，但各插件和DeepSeek Harness都更新到了最新版本。
Deepseek：
模型：DeepSeek-V4-Pro-0813（谷价）
档位：Max
多模态：modlens（kimi-k3识图）
Agent：@deepseek-ai/dsh@0.1.0-rc.7
DeepSeek专武：dsh-web-ui插件的梁神模式
花费如下：
由于在昨天测试之前08-18就已经花了3.09元，所以要减去这个花费，08-19也是昨天这次测试的花费（0.56 RMB），3.09元对应的Tokens我就记不住了，所以只能以对话中的Tokens消耗来测算，算下来百万Tokens单价约为0.22 RMB/M，当时我粗略一算，一下子还有点难以相信，这个价格其实已经能接受了，比最开始的0.07 RMB/M只贵了3倍左右，如果以后牢梁不缺卡了算力够了，再给我能用上0.10 RMB/M左右的DeepSeek，我将光速调节滑动变祖器至梁圣，并无情抛弃小奥。
其实昨天这次最惊喜的还不是测试花费，而是在dsh-browser的加成下，我再也不用打开调试窗口自己去看样式打开调试窗口然后截图给Codex了，所以在这一轮修改中我全程没有用到modlens识图，因为对于网页产品，我大概率没有截图的需求了，DeepSeek Harness借助dsh-browser直接看最新的页面就好了，我能鼠标点的它都可以做，对于网页形态的产物来说，现在唯一阻挠我不放弃Codex的就是DeepSeek的价格。
以上！
