反直觉：Agent上下文不压缩反而省钱💰

用 Agent 的大部分都有个习惯：上下文长了就总结压缩一下，省 token。

但在 DeepSeek 上，这个省钱操作反而在烧钱 💸

原因是缓存定价太悬殊了： 缓存命中 0.025 元/百万 token 未命中 3 元，输出 6 元 命中和不命中，差 120 倍。

而 KV 缓存是严格前缀匹配的。你不动历史，每轮重发 100K 也只花 0.25 分钱。你一压缩，前缀全变了——总结按输出价生成一遍（240 倍），下一轮再按 miss 价读一遍（120 倍）。

等于拿最贵的 token，去换最便宜的。

简单算了笔账：100K 压到 20K，要再跑 90 轮才回本。一般任务 30 轮就结束了，纯亏 📉

所以我的策略改成了： 1️⃣ 压缩阈值拖到 90%+，别定期总结 2️⃣ 要压就一次压狠，压到 20% 以下，频繁小压最差 3️⃣ 系统提示词、工具定义钉死在最前面，永远不动 4️⃣ 别盯上下文水位，输出变蠢了再压

对了，Claude 和 OpenAI 上这笔账不一样（hit/miss 只差 10 倍左右，压缩经常是划算的），拿 Claude Code 的习惯直接搬会亏钱。

反正我把总结阈值调整之后，单日账单直接可见的减少。可能我场景特殊，有不一样结果的评论区一起讨论下。