DeepSeek Harness 入门必懂：API、token、缓存命中、上下文、输出、峰谷到底是什么？一口气讲清楚

因为提示词要靠与AI反复对话、投喂素材、让AI反问补充信息、再通过模拟案例测试反馈来逐步打磨，而不是闭门造车手搓。比如先倒出想法让AI消化并让它指出需要补充哪些背景，再由AI写出带专业术语的system prompt，然后生成三组模拟案例检查，发现案例“逻辑生硬没人味”就用人话反馈调整，直到符合审美才定稿。

API 是软件把你的话发给官方服务器上的模型、再把回答拿回来的那条通道；软件自己不会思考，回答都由官方服务器上的模型算出。用官方账号登录就是走这条通道，所以从你账户余额里扣钱。

token 是模型读写文字的最小单位。多出来的量是软件自动附上的“说明书”（system prompt），写着模型是谁、能用哪些工具、该怎么回答，每问一次都要一起发过去，所以输入 token 远多于你打的字。

缓存命中时，开头与上次一字不差的部分服务器已存好，直接复用，命中部分单价只要未命中的 1/50，所以同一句问第二遍只花第一次的 1/25。条件是开头必须一字不差；换思考档位（如 max）会导致缓存命中为零。

把长资料放在同一个对话里连续追问，不要新开对话：这样后续提问的开头与之前一致，能大量命中缓存，按低价计费；新开对话则对不上，要按全价重读整份资料。同时尽量挑空闲时段（晚上和周末）跑，因为高峰时段价格是空闲的两倍；简单问题关掉思考，避免输出 token 翻倍。