X 用户实测：0424 与 0731 版本对比、涨价后的成本体感（Wyq / ch1lam）

1. @wuyiqun（Wyq）：0424 版本是最爱，0731 涨价"毁了"一切

"我最喜爱的模型是 DeepSeek-V4-Flash-0424。在 0731 出来以前，几乎所有非编码任务我都交给 0424，对我来说它的智能已足够，代价只是每月几十 RMB 的账单。现在这一切都被 0731 毁了。"

解读：

• 长期用户对 0424 版（4 月 24 日版本）的高度认可：非编码任务（写作、整理、日常问答等）智能已足够

• 每月成本仅几十元人民币，属于"低成本日常主力"定位

• 对 0731 版涨价（高峰时段输入 2 元、输出 4 元每百万 tokens，较 4 月预览版翻倍）表达强烈不满

2. @ch1lam_（ch1lam）：涨价后 opencode go 订阅是否要切换到 luna？

"deepseek 涨价后, 在opencode go订阅是否要切换到luna呢? 即使官网宣传看起来是gpt-5.6-luna更划算, 但是实测完成任务消耗的费用,还是deepseek-v4-flash更优 由于go订阅计费是按照12美元… 以上为必要节选，完整内容请查看原文。

解读：

• 涨价背景下，用户在 OpenCode Go 订阅（按 12 美元额度计费）中对比 GPT-5.6 Luna 与 DeepSeek-V4-Flash

• 实测结论：即便官方宣传 Luna 更划算，实际完成任务消耗的费用仍是 deepseek-v4-flash 更优

• 关键因素：DeepSeek 缓存命中率非常高（官方缓存命中输入低至 0.02 元/百万 tokens），大幅摊薄实际成本

汇总观察

• 涨价是 8 月中旬 X 社区最热的 V4-Flash 话题

• 两条推文形成对比：老用户怀念 0424 的性价比（wuyiqun），新用户发现 0731 涨价后凭借高缓存命中率在订阅场景仍优于 Luna（ch1lam）

• 侧面印证 DeepSeek 官方峰谷定价机制下"缓存命中"对实际账单的决定性影响