DeepSeek 本身的缓存就很好,在 TUI 当中的缓存也是可以的。 经过测试,总共花费了 3000 万的 Token,缓存率达到了 99%,整体的花费也就一两块钱人民币。
另外在 OpenCode 当中测试 OpenAgent 的多代理功能,配合使用豆包模型后,我发现它的运行效果比 CC 流畅很多。
CC 主要针对自家模型做了优化,但对于其他模型的适配性确实不太理想。
相比之下,OpenCode 更适合喜欢折腾的人,现在配置好之后,发现确实非常好用,我会继续体验一段时间。



DeepSeek 本身的缓存就很好,在 TUI 当中的缓存也是可以的。 经过测试,总共花费了 3000 万的 Token,缓存率达到了 99%,整体的花费也就一两块钱人民币。
另外在 OpenCode 当中测试 OpenAgent 的多代理功能,配合使用豆包模型后,我发现它的运行效果比 CC 流畅很多。
CC 主要针对自家模型做了优化,但对于其他模型的适配性确实不太理想。
相比之下,OpenCode 更适合喜欢折腾的人,现在配置好之后,发现确实非常好用,我会继续体验一段时间。



沿着这个话题,再看几次真实实践。
AMZ Helper 从一个助手加功能按钮,改为按任务分工的多个 Agent。这次更新了工作台、接入 MyLevis MCP Hub,并开放用户创建自己的 Agent。
一次合计 2006.18 元的 PayPal 盗刷复盘,记录网页终端命令线索、设备排查、补交证据与退款结果,以及我重新检查的 AI 自动化习惯。
用 garlic press 这个真实样本测试 SellerSprite、Sorftime 和 Sif 三个跨境电商数据 MCP,复盘关键词、类目、ASIN、流量、Review、多平台和调用成本。