缓存率从89%如何提高到96.7%:OpenCode Go套餐中的DeepSeek模型在Claude Code中的缓存率 #6172
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Claude桌面版的OpenCode Go设置 请问有什么办法呢? 谢谢。 |
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Uh oh!
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链路:Claude Code → CC Switch → OpenCode Go → DeepSeek V4 Flash
结论:把 CC Switch 里 OpenCode Go 的 API 格式从 OpenAI Chat Completions 改成 Anthropic Messages(原生),认证字段从 ANTHROPIC_AUTH_TOKEN 改成 ANTHROPIC_API_KEY,缓存命中率从长期 89.5% 提升到 95%–96%,且随任务推进还在上升。
改动前(OpenAI Chat Completions + ANTHROPIC_AUTH_TOKEN):累计 2.8 亿命中 / 3280 万未命中输入,即使是高度串行、上下文稳定的任务,命中率也长期卡在 89.5%。
之所以会采用这套配置,是因为Open Code的Go它的文档里面写的就是Deepseek只支持OpenAI的格式。但是实际验证之后发现Open Code Go它转发的Deepseek API实际上完整支持Anthropic格式。
改动后配置:
https://opencode.ai/zen/goANTHROPIC_API_KEY(注意:用 ANTHROPIC_AUTH_TOKEN 会报 401 Missing API key)实测:9 个子智能体并行翻译一本书,多上下文 + 持续工具调用,命中率稳定 95%–96% 且继续上升。子智能体启动、Read/Write/Bash、thinking 历史回传、长任务全部正常——说明 OpenCode Go 的 /v1/messages 入口确实能调 deepseek-v4-flash,不只支持 chat/completions。
原理(推测):DeepSeek 缓存依赖稳定的 token 前缀,Anthropic → OpenAI 的格式转换会重组 system message、工具定义和 content block,语义不变前缀也可能变,缓存就复用不了。直连 Anthropic 格式至少绕过了 CC Switch 这层转换(OpenCode Go 内部是否还转无法确认)。
成本:缓存命中价远低于未命中,按我的输入输出比例粗算,89.5% → 95% 等价总成本降约40%到50%。
说明:非严格对照实验,但改前数亿 token 稳定在 89.5%,改后高压并行任务稳定 95%+,应该不是随机波动。
欢迎同链路的佬友复现,注明 Claude Code / CC Switch 版本、系统、API 格式、认证字段、任务类型和 token 数据即可。
另外附一段可以直接贴到 CC Switch Issue #4675 下的英文短评:
正文从原来的一千多字压到四百字左右,结论、配置、坑、数据都在前两屏,需要的佬友一眼就能抄作业。
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