讨论：群聊的 token 用量、模型费用和缓存如何度量？

[Liyuk]

想讨论一下：群聊中多个 Bot 协作时，怎样让用户看清 token 用量和实际费用，并判断同模型或混合模型的配置是否更划算？

初步理解和推论（待验证）

• 群聊每叫一个 Bot，就可能带着该 Bot 的上下文发起一次或多次模型请求；接力、工具调用和重试也可能增加用量。全员轮流通常比只叫必要成员更贵，但实际差多少取决于任务和上下文。
• 多个 Bot 使用同一模型，可能有更多机会复用相同的提示前缀；不过各 Bot 的角色指令、工具和会话历史可能不同，因此同模型也不保证缓存命中。不同模型或供应商之间能否复用缓存，需要按供应商和具体配置确认，不能直接假设。
• 缓存命中通常影响输入的计费方式，并不意味着这些输入 token 消失。token 占比与费用占比也可能相差很大，因为不同模型以及输入、输出、缓存读写的单价不同。

想确认的问题

1. 目前群聊每个成员实际发送的上下文包含哪些内容？群历史、角色提示和工具定义分别如何组织？不同成员之间是否有可以复用的稳定前缀？
2. 多个 Bot 使用同一个供应商和模型时，缓存是否可以跨 Bot／Session 命中？不同模型、不同供应商、不同账号或 API 路由时又如何？哪些行为由 DSH 决定，哪些由供应商决定？
3. 各供应商返回的输入、输出、缓存读取和缓存写入字段，DSH 和 DS Bot 是否都能准确归一化？思考 token、重试、工具调用及后台整理等是否完整计入？对于不返回用量或部分失败的请求如何标注？
4. 当前用量页可以按 Bot 和模型查看，也区分群聊用途；能否进一步按具体群、一次用户任务或接力链汇总，避免只看到各 Bot 分散的用量？
5. 是否有可靠方式根据供应商、模型、时间和缓存读写价格估算费用？动态价格、套餐、第三方代理及工具费用如何处理，怎样与供应商账单核对？

一个可能的度量方式

按模型、Bot、群和任务展示调用次数、未缓存输入、缓存读取、缓存写入、输出、缓存命中率，以及分别计算的 token 占比和估算费用占比。价格或用量不完整时明确显示未知，不当作零。缓存命中率的分母使用总输入，具体字段口径需要先确认。

可以用同一批代表性任务比较单 Bot、同模型群、混合模型群，分别记录冷／热缓存、任务质量、耗时、调用次数和每个成功任务的费用。这样既能看群聊的增量成本，也能判断混合模型带来的效果是否值得。

这些目前是讨论方向和推论，不预设同模型一定更省，也不预设现有统计已经覆盖所有费用。大家有没有实际账单、缓存命中数据或不同供应商的经验？哪些指标最有价值？

参考：DeepSeek Context Caching、DeepSeek 模型与价格。