DeepSeek V4 Claude Code洗评论：配置与成本

把 Claude Code 的模型换成 DeepSeek 的 deepseek-flash，再用 EveryInfra 远程 MCP 拉 YouTube、B 站和抖音的评论来清洗分类，这件活能做，而且便宜，但「十分之一成本」只在一个条件下成立：DeepSeek 那边的缓存要命中。按 Claude Code 官方成本文档里那段示例会话的用量算，deepseek-flash 高峰价一次是 $0.0274，正好是 Claude Sonnet 5.5（$0.2744）的十分之一；可要是缓存全部没命中，它会涨到 $0.3037，比缓存正常的 Sonnet 5.5 还贵，而 Claude Haiku 5.5 同样的会话只要 $0.0184。2026 年 10 月 26 日 17:26–17:38（新加坡时间），我们真调 EveryInfra 拉了 15 个视频的 695 行评论，清洗后留下 655 条，送进模型的估算 token 从 84,109 降到 20,176；在 B 站和抖音，每千条评论的数据费比 deepseek-flash 的模型费还高。

本文说的「洗评论」，是让 Claude Code 先读 EveryInfra 的能力目录，再通过 MCP 工具 everyinfra_call_api 拉几个视频下的评论（youtube/comments、bilibili/comments、douyin/comments），用一段脚本去掉重复、空话和引流，再用关键词规则先给一半评论打上「配置与报错」「价格与额度」「和别的模型比」「夸奖」四类标签，剩下规则认不出的交给模型判断，最后输出一张带原文的分类表和一笔账。驱动 Claude Code 的不是 Anthropic 的模型，而是 DeepSeek 通过 Anthropic 兼容端点提供的 deepseek-flash。我们没有 DeepSeek 的 Key，所以 DeepSeek 和 Claude Code 那一侧全部是照官方文档写的配置示例，没有实跑；EveryInfra 这一侧的每次调用、每个数字都是真调出来的。

这张图是整件活的样子：真正贵的那一步是右前方那张「读桌」，也就是模型一条一条读评论、打标签；左边的筛子越细，送到读桌上的东西越少。下面先讲配置，再讲五组实测，最后把钱算清楚。

先说结论：十分之一成本只在缓存命中时成立

调研底稿里这个题目原来的工作标题是「用十分之一成本清洗评论」。我们动手前把它写成两个要按数回答的问题：同一份用量，deepseek-flash 高峰价是不是 Claude Sonnet 5.5 的 10% 以内？是不是比 Claude Haiku 5.5 便宜？答案是第一问「刚好是」，第二问「不是」。

用量我们没有自己编，而是照搬 Claude Code 成本文档里 /cost 命令的示例：1.2k 输入、5.3k 输出、940.0k 缓存读、50.0k 缓存写，文档标的是 Claude Sonnet 4.6、$0.55。我们先用 Sonnet 4.6 的价格复算一遍，得到 $0.5526，和文档对得上，说明这套算法本身没错；再把同一份用量换成各家 2026-10-26 读到的公开价。Claude 一侧取 Anthropic 定价页，DeepSeek 一侧取 DeepSeek 定价页（USD 版），并和中文版的人民币价逐项核对过。

这张表里最容易被忽略的是中间那一列。Claude Code 这类代理的用量里，缓存读占了绝大头：示例会话 991.2k 个输入 token 里有 940.0k 是缓存读，占 94.8%。所以谁的缓存命中价便宜、缓存到底能不能命中，决定了账单的数量级。deepseek-flash 的命中价是高峰 $0.006、闲时 $0.003 每百万 token，比 Haiku 5.5 的 $0.01 还低；但它没命中时的输入价是 $0.30，是 Haiku 5.5（$0.10）的 3 倍。结果就是：命中时它在 Sonnet 5.5 的十分之一附近，没命中时它比缓存正常工作的 Sonnet 5.5 还贵。

还有一个边界要说在前面：表里只是 token 价的比较，不是能力的比较。两家的分词器不同，Anthropic 定价页写明 Claude 4.7 以后的分词器对同样的文本约多出 30% 的 token（相对 4.6 及更早的模型），DeepSeek 和 Claude 之间的折算比例没有公开数据；Anthropic 有免费的 token 计数接口，DeepSeek 也提供离线分词器，但我们没有任何一家的 Key，没有拿真实的 usage 校准，所以全文的 token 数都是估算，比价时两边用同一个 token 数。

这件活为什么值得交给 deepseek v4.1 flash 这类便宜模型

评论清洗是典型的「量大、每一条都不难」的活。一个讲「DeepSeek V4 接 Claude Code」的教程视频下面，几十上百条评论里大半是在问配置为什么不通、钱怎么扣、和 Claude 自己的模型比怎么样；每一条要判断的东西都很简单，但条数一多，读的 token 就多。DeepSeek 在 2026 年 10 月 17 日的发布说明里把 deepseek-flash 升到 DeepSeek-V4.1-Flash-1017，强调的正是「缩短了任务运行时间与输出长度」，并点名对 Claude Code 之外的几个代理框架做了优化。它的 Hugging Face 模型卡写明 Terminal-Bench 4.0 是用 Claude Code 这套代理框架测的，得分 42.3。

Anthropic 一侧，Claude Haiku 5.5 的发布页（2026-10-07）把「摘要、压缩、分类这类大批量、重复的活」和「给 Opus 5.5、Sonnet 5.5 当子代理」列为它的主场，Terminal-Bench 4.0 写的是 39.2%，Sonnet 5.5 是 70.6%。两家的数都是自己报的，测法不同，不能直接比高低，但它们说明了一件事：这一档「便宜的小模型」现在有两个都能接进 Claude Code 的选择，要比的就是钱和接起来的麻烦程度。

最后一行要特别看清：Claude Code 的网关文档原话是 Anthropic 不认可、不维护、不审核第三方网关，也不支持经任何网关把 Claude Code 路由到非 Claude 模型。DeepSeek 的做法在技术上走的就是这条「自定义 ANTHROPIC_BASE_URL」的路，出了问题，Claude Code 那边不会替你兜底。Anthropic 正式支持的第三方路线只有 Amazon Bedrock、Google Cloud、Microsoft Foundry 这类云平台（见第三方集成文档），以及它自己的网关方案。

动手前写下的判据

我们在第一次拉评论之前，把「这件活算不算做成」写成 9 条判据，看到结果后没有改线。判据里有两条是按数落档、没有对错的（噪音占比、工具定义有多大），其余都有通过线。

J7 为什么要求「没扣费」写在文字里，而不是只看 HTTP 状态码或 MCP 的 isError 标志，后面讲兼容表时会说清楚：DeepSeek 的 Anthropic 兼容端点会忽略 tool_result 里的 is_error 字段。

deepseek claude code setup：9 个环境变量逐个对照官方文档

DeepSeek 的 Claude Code 接入页给的是 9 个环境变量。我们把每一个都拿到 Claude Code 的环境变量文档里逐个查了一遍，9 个都在，含义也和 DeepSeek 页面上的用法一致。

# 配置示例（我们没有 DeepSeek 的 Key，没有实跑这一段）
export ANTHROPIC_BASE_URL=https://api.deepseek.com/anthropic
export ANTHROPIC_AUTH_TOKEN="$DEEPSEEK_API_KEY"        # 走 Authorization: Bearer
export ANTHROPIC_MODEL='deepseek-flash[1m]'
export ANTHROPIC_DEFAULT_OPUS_MODEL='deepseek-flash[1m]'
export ANTHROPIC_DEFAULT_SONNET_MODEL='deepseek-flash[1m]'
export ANTHROPIC_DEFAULT_HAIKU_MODEL=deepseek-flash     # 后台任务也用它
export CLAUDE_CODE_SUBAGENT_MODEL=deepseek-flash
export CLAUDE_CODE_EFFORT_LEVEL=high                    # DeepSeek 页面写的是 max，清洗评论用不着
export CLAUDE_CODE_AUTO_COMPACT_WINDOW=786432
# 本文另外建议加的两行：
export ENABLE_TOOL_SEARCH=false                         # 兼容表没列 defer_loading，先关掉工具搜索
export EVERYINFRA_API_KEY=...                           # 给 .mcp.json 用，不要写进项目文件

有三点是对照两边文档才看得出来的。第一，模型映射。DeepSeek 的兼容说明写明，以 claude-opus 开头的模型名会被映射成 deepseek-v4-pro、按 Pro 价计费，claude-haiku 和 claude-sonnet 映射成 deepseek-flash。如果你只设了 ANTHROPIC_MODEL，在 Claude Code 里切到 opus，账单就会按 Pro 价走；同一份示例会话，Pro 高峰价是 $0.1299，是 flash 的 4.7 倍。

第二，能力识别。Claude Code 的模型配置文档说，它按模型 ID 的模式来决定开不开努力程度、扩展思考这些功能，认不出的 ID 可能让这些功能保持关闭，可以用 ANTHROPIC_DEFAULT_SONNET_MODEL_SUPPORTED_CAPABILITIES 一类的变量明确声明。另一方面，网关兼容指南又写着，它会把不认识的模型名当成新模型、照样发 thinking: {"type": "adaptive"}。两处说法的适用范围不同，我们没法实跑验证，只能建议：接好以后先用 /status 和 /model 看一眼当前模型和努力程度，再开始跑批量活。

第三，努力程度。DeepSeek 页面给的是 max，而它的思考模式文档写明，请求里的 medium、high、xhigh 实际都按 high 跑，max 和 ultra 按 max 跑。清洗评论用不着最高档，思考 token 按输出价计费，我们在示例里改成了 high。

把 EveryInfra 接成 MCP：一份 .mcp.json，只留 4 个工具

Claude Code 加远程 MCP 有两种写法：命令行 claude mcp add --transport http，或者项目根目录的 .mcp.json。我们推荐后者，因为 Claude Code 的 MCP 文档写明 .mcp.json 的 url 和 headers 支持 ${VAR} 环境变量展开，Key 可以不落进项目文件；命令行那种写法会在添加的那一刻把展开后的 Key 存进 ~/.claude.json。

{
  "mcpServers": {
    "everyinfra": {
      "type": "http",
      "url": "https://api.everyinfra.com/mcp",
      "headers": { "Authorization": "Bearer ${EVERYINFRA_API_KEY}" },
      "timeout": 150000
    }
  }
}

这里有一个对这套组合很有用的安全设计：同一份文档写明，ANTHROPIC_AUTH_TOKEN、ANTHROPIC_API_KEY 这些 Claude Code 自己的凭据变量，在远程 MCP 的 url 和 headers 里一律读成空值。也就是说，就算有人在 .mcp.json 里写了 Bearer ${ANTHROPIC_AUTH_TOKEN}，你的 DeepSeek Key 也不会被发到任何 MCP 服务器；反过来，EVERYINFRA_API_KEY 不在这张名单里，会正常展开。timeout 设 150 秒，是因为我们实测一次 YouTube 评论调用最慢要 78.6 秒，EveryInfra 的同步预算是 85 秒，留出余量。

2026-10-26 17:26（新加坡时间），我们对 https://api.everyinfra.com/mcp 发了一次和 Claude Code 连接时相同的 initialize 与 tools/list 请求，返回 25 个工具。按 DeepSeek《Token 用量》页给的折算比例（1 个英文字符约 0.3 token、1 个中文字符约 0.6 token）估算，25 个工具的名称、描述和参数定义合计约 8,556 token。

8,556 token 单看不多，但有两个放大器。其一，为了避开兼容性问题我们建议关掉工具搜索，关掉后 Claude Code 每一轮请求都会把全部工具定义带上。其二，Claude Code 的权限文档写明，用裸工具名写的 deny 规则会把这个工具从模型的上下文里拿掉。所以清洗评论这件活，只需要在项目的 .claude/settings.json（格式见设置文档）里把其余 21 个工具拒掉，例如下面这样，每轮请求就从约 8,556 降到约 1,058 token：

{
  "permissions": {
    "allow": ["mcp__everyinfra__everyinfra_list_capabilities", "mcp__everyinfra__everyinfra_call_api",
              "mcp__everyinfra__everyinfra_get_job", "mcp__everyinfra__everyinfra_usage"],
    "deny":  ["mcp__everyinfra__everyinfra_search",
              "mcp__everyinfra__everyinfra_solve_captcha", "mcp__everyinfra__everyinfra_key_create",
              "mcp__everyinfra__everyinfra_key_delete", "mcp__everyinfra__everyinfra_settings_update",
              "mcp__everyinfra__everyinfra_webhook_set", "mcp__everyinfra__everyinfra_create_ticket"]
  }
}

示例里只列了 7 个，其余 14 个照同样的格式补上即可。everyinfra_call_api 在 tools/list 里标的是 readOnlyHint: false、没有 idempotentHint，这在 Claude Code 2.1.307（2026-10-21）之后有一个好处：更新日志写明，HTTP MCP 调用在连接中途断开时，只有只读或幂等的工具才会被自动重试，所以一次拉评论不会因为断线被悄悄发两遍、扣两次钱。

一次真实往返：模型发出什么，我们回了什么

Claude Code 和远程 MCP 之间走的是 MCP 规范里的 tools/call。不管背后的模型是 Claude 还是 DeepSeek，模型只负责产出一个 tool_use 块（工具名加参数），真正的 HTTP 请求由 Claude Code 发出。所以这一段的请求体，和模型是谁没有关系；不过工具定义、tool_use 和 tool_result 都会算进模型的输入 token，这一点 Anthropic 的工具使用文档写得很清楚，DeepSeek 一侧同理。

2026-10-26 17:37:32（新加坡时间），我们用 curl 向 EveryInfra 发出了 Claude Code 会发的同一个 tools/call，让它按最新排序拉一个 YouTube 视频的 20 条评论。14.0 秒后返回 200，result.content[0].text 是一段 8,926 个字符的 JSON 字符串（格式按 RFC 8259），扣费 $0.000556，和 YouTube 评论爬虫 API 的目录价一致。

我们把这次 MCP 返回的字段，和 17:28:19 同一个视频走 REST 拿到的字段，再和目录里 youtube/comments 的 response_fields 逐个对了一遍：

两条路返回的字段没有一个超出目录，MCP 少的 reply_to_id 是因为这 20 条最新评论里恰好没有回复。J2 通过。这里顺带说一个 Claude Code 文档里的数字：MCP 工具输出超过 10,000 token 时 Claude Code 会提示警告，默认上限 25,000 token，超出的结果和超过 50,000 个字符的结果会被存进文件，对话里只留文件路径。我们拉到的 100 条 YouTube 评论，一次返回约 3.3 万到 3.5 万个字符，估算约 1 万 token，正好踩在警告线上。

deepseek anthropic api 的兼容表：和工具调用有关的 7 处

DeepSeek 的 Anthropic API 兼容说明有一张逐字段的支持表。我们把其中和「模型调工具、读工具结果」有关的行挑出来，再和 Claude Code 网关兼容指南里列的「Claude Code 会发什么」对照，得到下面这张表。凡是表里写「文档未列出」的，都是我们没法实测、只能提醒的地方。

第一行对我们最重要。按 MCP 规范，工具执行出错时服务器返回 isError: true，Claude Code 再把它包成带 is_error 的 tool_result 交给模型。DeepSeek 会忽略这个标志，模型拿到的就只剩文字。所以「错误能不能让模型自己改对」，完全取决于错误文字写得够不够清楚。

第二行决定钱。Claude Code 的提示缓存文档把网关处理 cache_control 的方式分成三种，其中「去掉标记、照常返回成功」那一种，按 Claude 的计费方式，等于整段对话每一轮都按未缓存输入计费。DeepSeek 正好属于「忽略标记」，但它自带磁盘缓存：默认对所有用户开启，按请求前缀匹配，命中部分按命中价计费，文档同时写明这是「尽力而为」，不保证 100% 命中，缓存不用后通常几小时到几天内清掉。

还有一个会影响前缀命中的细节。Claude Code 的网关兼容指南写明，它会在系统提示最前面加一段归属信息，里面有客户端版本和一个由对话推导出的指纹；Anthropic 自己的端点会在处理前去掉它，其他端点则会原样收到。DeepSeek 的缓存要求前缀「完全匹配」一个已保存的前缀单元，这段信息在同一个对话里是否保持不变，文档没有说，我们也没法验证。这就是我们把成本表分成「全部命中」和「全部没命中」两列的原因：真实账单会落在两者之间，要看你的 DeepSeek 用量页里的 prompt_cache_hit_tokens。

实测一：三个平台的评论拉回来是什么样

17:26:56–17:27:16（新加坡时间），我们分别用 youtube/search、bilibili/search、douyin/search 搜了「deepseek v4 claude code」和「DeepSeek Claude Code」，从结果里挑了 15 个讲 DeepSeek 接 Claude Code 的视频：YouTube 6 个（英语 4 个、中文 1 个、西语 1 个），B 站5 个，抖音4 个。其中抖音搜索目前只返回第一页（这次 20 条，没有 next_page_token），想要更多候选视频，就换关键词再搜。选题本身就是这件活的用法：这些视频下面的评论，恰好是「这套组合在真实用户手里卡在哪」的第一手材料。

计费我们逐条对过。youtube/comments 和 bilibili/comments 在目录里是一次一个价，不论返回几条；抖音评论爬虫 API 标了 rows_per_unit: 20，每 20 条算一份，返回 50 条算 3 份（120 credits，$0.001667），返回 34 条算 2 份（80 credits，$0.001111）。15 次调用的 credits 都等于目录价乘以份数，J3 通过。

有三处观察要如实写下来。第一，B 站评论爬虫 API 这 5 次都只回了 10 条，而我们请求的是 50 条。这不是我们截掉的：B 站每个视频最多给 10 条评论，目录现在已改成默认 10、最多 10，limit 填得更大也照常受理，只按 10 条取。我们在 20:01:21（新加坡时间）用 limit=50 对同一个视频复核了一次，返回 10 条，扣费 $0.000556。所以 B 站的每千条数据费偏高（$0.0556 每千行），做预算时按每个视频最多 10 条算。第二，抖音有两页里出现了同一个 id 的评论两次，4 页 184 行里有 8 行是这样的重复。这个问题已在 10 月 26 日 19:53 修复：接口现在按 id 去重，只留第一条，去重后不够一份的按规则退钱；本文这 184 行是修复前拉的。清洗第一步的 id 去重我们仍然保留，当作兜底。第三，YouTube 的 posted_at 是「7 days ago (edited)」这样的相对时间，B 站和抖音是带时区的标准时间；要按日期汇总，YouTube 那一侧得按抓取时刻换算，换出来的只是近似日期。

耗时这件事和 Claude Code 有直接关系。它的 MCP 文档写明，主会话里一次 MCP 调用超过 2 分钟，就会被转成后台任务，模型先拿到任务 ID、继续干别的，结果到了再通知。我们最慢的一次是 78.6 秒，离 2 分钟还有距离；EveryInfra 目录的 async_mode 一节也写明同步预算是 85 秒，更大的 limit 应该改用 mode: "async"，再用免费的 everyinfra_get_job 取结果。如果你让 DeepSeek 一次并行发出好几个调用（前面说过 disable_parallel_tool_use 会被忽略），还要记得 EveryInfra 的 Key 有每分钟的请求上限，并行太多会收到 429；DeepSeek 那边按账户算并发，deepseek-flash 是 2,500 路，超了同样返回 429（限速说明）。

实测二：清洗脚本去掉了什么

清洗这一步，我们刻意不交给模型，而是让模型写一段脚本来做。原因很简单：规则能判断的东西，交给模型就是在为每一条评论付读的钱。Claude Code 的成本文档也举过同样的例子：与其让模型读一万行日志找错误，不如用一个钩子先 grep 出含 ERROR 的行，把上下文从几万 token 压到几百。

脚本按顺序做四件事，第一条命中就不再往下看。第二步的「归一化」用的是 Unicode 的 NFKC 规范化（UAX #15，Python 里是 unicodedata.normalize），再去掉链接、表情代码和标点，这样全角半角、大小写不同的同一句话会被认成重复。规则全部是 Python 的正则表达式，可以原样复跑：

# 第 4 版清洗规则（节选；完整脚本与原始响应一起保存，可原样复跑）
BRACKET_EMOJI = re.compile(r"\[[一-鿿]{1,6}\]")      # [捂脸] 这类表情代码，只认方括号里全是汉字
PROMO = re.compile(r"(subscribe(?!r)|newsletter|giveaway|chrome extension|coupon|telegram|whatsapp|"
                   r"私信|加群|进群|加微|微信|qq群|关注我|免费领|领取|代金券|优惠|课程|戳我)", re.I)
for r in rows:
    if (video, r["id"]) in seen_id:   drop("同 id 重复"); continue       # 1. 同一条评论在一页里出现两次
    if (video, norm(r["text"])) in seen_text: drop("文字重复"); continue  # 2. 归一化后文字相同
    if no_content(r["text"]):          drop("没信息"); continue          # 3. 纯表情、666、两个字以内且不是问句
    if PROMO.search(r["text"]) or (has_link and (few_chars or bait)): drop("推广引流"); continue  # 4.
    keep(f'{i}|{likes}|{"r" if r["is_reply"] else "t"}|{text_with_links_shortened}')

脚本前后改了四版，每一版都是抽查被删掉的评论后发现误伤才改的，这个过程本身就是本文最想讲清楚的一点：清洗规则一定会误伤，而误伤只能靠逐条看被删掉的那部分来发现。第 1 版把「New subscriber here」这种夸视频的话当成了推广（subscribe 匹配到了 subscriber），把一条西语提问「¿qué extensiones concretamente?」也当成了推广（extension），还把一条贴了 Git 官方下载地址、真心在帮人的回复删了。第 2 版改了这三处。第 3 版又发现「Normal, están con un 90% de descuento」是一条在谈 DeepSeek 打折的正常评论，不该因为 descuento 被删；两个字的问句「贵不」也不该被当成没信息。第 4 版是在看保留下来的文本时发现的：用来删 [捂脸] 这类表情代码的正则写得太宽，把一条报错里的 messages[1] 和模型名里的 [1m] 也吃掉了，偏偏这两样是这批评论里最有用的线索。

我们对第 4 版删掉的全部 40 行逐条看过，没有再发现误伤；对保留的 655 条没有逐条看，所以漏网的推广（例如没带链接、没带关键词的代装广告）一定还有。抖音里「可帮忙安装」这类回复出现了好几次，它们被文字去重删掉了重复的那几条，第一条留了下来。

噪音占比在三个平台差得很多：YouTube 2.2%，B 站 12.0%，抖音 13.0%。YouTube 低，一个可能的原因是平台自己已经先筛过一遍：YouTube Data API 的 commentThreads 文档里，「疑似垃圾」和「待审核」的评论只有频道主在授权请求里才能看到，公开拿到的默认是已发布的那部分；YouTube 在 2026 年 9 月 23 日的 Made on YouTube上还宣布在测试按频道风格学习的 AI 评论审核。抖音和 B 站的噪音主要是表情、「666」和重复，不是外链引流，这也和规则命中的分布一致。

实测三：送进模型的 token 缩了多少

清洗省下的不只是条数。我们按 DeepSeek 公布的折算比例，分别估算了「把接口返回的 JSON 原样交给模型」和「只交清洗后的那一行」各要多少 token。

抖音缩得最狠，原因在字段：目录里 douyin/comments 有 19 个返回字段，包括头像链接、IP 属地、被 @ 的人、是否被作者点赞等，一行原始 JSON 平均约 180 token，正文中位数却只有 13 个字。YouTube 的评论本身就长（正文中位数 61 个字符），字段只有 9 个，清洗后还剩 38.0%。三个平台合起来，84,109 个估算 token 降到 20,176，剩 24.0%，J4 通过。

为什么这件事在 Claude Code 里特别要紧？因为 MCP 工具的返回会直接进对话上下文，之后的每一轮都会把它当前缀再读一遍。按 DeepSeek 的命中价，多读一遍 1 万 token 只要 $0.00006，看起来可以忽略；但前面说过，命中不受你控制，一旦没命中，同样的 1 万 token 按 $0.30 每百万算就是 $0.003，乘上几十轮就不是小数了。更稳的做法是让 Claude Code 写一段脚本：用 curl 调 EveryInfra 的 REST 接口，把原始 JSON 写进文件，脚本只把清洗后的文本和统计打印出来。MCP 留给「先看一眼、选能力、试参数」这类交互的步骤。

# 批量拉取走 REST，原始响应落盘，不进对话上下文
curl -s https://api.everyinfra.com/api/v1/social \
  -H "Authorization: Bearer $EVERYINFRA_API_KEY" -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"platform":"douyin","action":"comments","params":{"url":"https://www.douyin.com/video/<视频ID>","limit":50}}' \
  -o raw/dy_<视频ID>.json
python3 clean.py raw/ > cleaned.txt   # 只打印「序号|点赞|r/t|正文」和去掉了多少

实测四：规则能先标多少，剩下多少交给模型

清洗之后，我们用一组关键词规则先打一遍标签，看规则能分掉多少。规则是多标签的，一条评论可以同时命中「价格」和「和别的模型比」。

规则认不出的比例是 YouTube 43.7%、B 站 29.5%、抖音 48.1%。这个数决定了模型要读多少：大约一半。也就是说，规则不能替代模型，但能把模型要做的活砍掉一半，而且规则命中的那一半往往是最好判断、最不值得花钱的那一半。

读这些评论本身就很有收获。B 站 44 条里有 25 条在问配置和报错，抖音 160 条里有 52 条，问的东西高度集中：为什么配好了还让登录、为什么识别不了图片、为什么问它是什么模型它说自己是 Claude、为什么 token 跑得那么快。YouTube 上有一条被我们原文保留的报错：API Error: 400 Failed to deserialize the JSON body into the target type: messages[1].role: unknown variant system，还有一条是 The content[].thinking in the thinking mode must be passed back。这两条后面的常见问题里会对照官方文档逐一回答。西语视频下的 83 条西语评论，讨论最多的是价格调整，有不止一位评论者说收到了 DeepSeek 关于 API 涨价的邮件；这部分我们只当作用户说法，没有拿来当价格依据，价格一律以 DeepSeek 定价页为准。

模型那一半怎么交，我们给的是一个配置示例：让 Claude Code 把规则认不出的评论按 100 条一批，用「序号|正文」的格式交给子代理，要求只回一个 JSON 数组，每条只有序号和一个标签。DeepSeek 的 JSON 输出和工具调用文档都支持这种结构化输出；在 Claude Code 里，最简单的是在子代理的定义里写明输出格式，再用 CLAUDE_CODE_SUBAGENT_MODEL=deepseek-flash 让它跑在便宜的模型上（子代理文档写明这个变量是子代理的默认模型）。

交付物长什么样：一张能点回原文的分类表

这件活最后交出去的，是一张表：每一行是一条清洗后保留的评论，带平台、点赞数、原文（用户名隐去）、标签、标签是谁打的。下面是按点赞数从高到低挑的 10 条，标签一栏是关键词规则第一遍打的，最后一栏是我们人工逐条看过后的判断。

这 10 条里规则对了 5 条、漏了 3 条、错了 2 条。样本很小，不能当准确率，但它把规则的两类毛病都摆出来了：一类是「关键词太宽」，评论里出现「claude」就被算成在比较模型；一类是「说法太多」，「咋整」「怎么破」「搞不定」都是在求助，规则写不全。这正是后面要交给模型的那部分，也说明为什么规则只适合做第一遍：它打上的标签要能被模型改写，而不是直接进报告。在 Claude Code 里，比较省钱的做法是让模型只看「规则没标」和「规则只标了『和别的模型比』」这两种，后者是误判最集中的地方；按本文的数据，这样模型要看的是 655 条里的 368 条，约 56%。

表里最值得产品团队看的是那条 615 个赞的评论：点赞最高的一条，说的不是配置、不是价格，而是「一批数据文件十几分钟解决」这种使用结果。只用规则做分类，这一条会落进「其他」，而它恰恰是这个视频底下最有代表性的声音。这也是为什么我们把点赞数留在了清洗后的文本里：它是给模型的一个很便宜的权重，几乎不占 token，却能让「哪些声音更多人认同」进入判断。

实测五：写错参数时，模型看得到什么

17:26:46（新加坡时间），我们第一次搜索时把 limit 写在了请求体最外层，三个平台一起返回 422，错误码 unknown_param，文字是「limit goes inside params, not at the top level of the body」，带 did_you_mean: ["params.limit"]，最后一句是「Nothing was charged.」。这不是故意的，正是模型最容易犯的那类错。17:37:53，我们又通过 MCP 故意把 sort 写成 top：

这张表的第三行就是 J7 要证明的东西。DeepSeek 忽略 is_error，模型不会知道这是一次「失败」，只会读到两段文字；而这两段文字里已经写了错在哪个参数、允许哪些值、只改这一处再重发、没有扣费。错误码和「失败不扣费」写在 EveryInfra 文档的错误表里，完整的请求与错误结构见 OpenAPI：未知参数和非法枚举返回 422，附支持的参数、允许值和建议值，不会静默忽略后照常扣费；同步调用超过 85 秒返回 503 timeout，同样不计费。对一个会忽略错误标志的模型端点来说，这条规则恰好让它还能自己改对。

成本核算：DeepSeek 的 token 公开价，加 EveryInfra 的接口费

DeepSeek 定价页（2026-10-26 读取）把一天分成高峰和闲时：北京时间周一至周五 9:00–12:00、14:00–18:00 是高峰，其余时间（含周末和中国法定节假日）是闲时，闲时价是高峰的一半。北京时间和新加坡时间都是 UTC+8，所以在新加坡跑也是同一张时刻表；我们的实测是周一 17:26–17:38，正好在高峰里。

中文定价页的人民币价是 flash 输入高峰 2 元、闲时 1 元，输出高峰 8 元、闲时 4 元每百万 token，按 EveryInfra 同日能力目录里 price_cny 与 price_usd 的比值（约 6.67 元合 1 美元）折算，约合 $0.30、$0.15、$1.20、$0.60，和 USD 版完全一致，本文一律用 USD 版。Haiku 5.5 的价格只适用于单次提示不超过 10 万 token 的请求，超过的按 $0.50 / $2.50 计。

接口费按 EveryInfra 目录的 price_usd 算：youtube/comments、bilibili/comments、douyin/comments 都是每次 $0.000556（每千次 $0.56），抖音另按每 20 条一份计。按本文实测的平均每次返回条数，摊到每 1,000 条清洗后保留的评论，数据费是 YouTube $0.0074、B 站 $0.0632、抖音 $0.0382。

模型费我们只估「分类」这一步：每条清洗后评论的估算 token 乘 1,000，加上每 100 条一段 400 token 的说明，输出按每条 8 token 的标签算，不含思考 token。这是一个下限，因为 deepseek-flash 默认开思考模式；我们另外算了一档「每批多出 1,500 个思考 token」作为敏感性参考，这个 1,500 是假设，不是测出来的。

这张表推翻了我们动笔前的一个直觉：以为模型费是大头，数据费可以忽略。在 YouTube 上确实如此，模型费是数据费的 3 倍；可在 B 站和抖音，评论短、清洗后 token 少，数据费反而比 deepseek-flash 高峰的模型费还高。换句话说，在中文短评论这件活上，把模型从 Sonnet 5.5 换成 flash 省下的钱，已经让「数据从哪来、一次拿多少条」成了账单里更值得优化的那一项。

再把它放进一个月的活里：每个平台每月 120 个视频（每周 30 个），每周跑一次 Claude Code 会话（用量照成本文档的示例），会话按缓存命中算。

一个月拉约 15,940 行、留下约 14,876 条评论，全部用 flash 高峰价跑下来不到 $0.72，Sonnet 5.5 约 $3.57。换成 Haiku 5.5 是 $0.50，比 flash 高峰便宜，和 flash 闲时几乎一样。数据费 $0.3168 在每一行都一样，因为它只取决于拉了多少。

和官方 Claude 模型跑同一件活：怎么选

把前面几张表合起来看，选择其实很清楚。只看 token 价，Claude Haiku 5.5 在这件活上是最便宜的选择之一，而且它是 Claude Code 原生支持的模型，前面那一整节兼容性问题都不存在：缓存按 cache_control 正常工作，is_error 正常传递，工具搜索、结构化输出都不用担心。deepseek-flash 只有在两个条件同时满足时才更便宜：你在闲时跑，并且缓存大多命中。

那为什么还会有人选 DeepSeek？评论区里给了几种真实的理由：有人在中国大陆，直连 Anthropic 有地区限制；有人已经在 DeepSeek 充了值；有人看重它开源权重、可以自己部署；有人就是想在 Opus 5.5 做规划、便宜模型做执行的分工里，多一个可选的执行者。Reddit 上一位用户自己做的 86 题测试里，DeepSeek Flash 和 Haiku 5.5 的总分几乎打平（86.6 对 84.7），作者自己也说样本小、2 分差距是噪音，DeepSeek Flash 慢的时候会「把自己想进死胡同、什么也不返回」。这类二手测试只能当参考。

DeepSeek 新开的 Search/Fetch API 管什么、不管什么

DeepSeek 在 10 月 17 日的同一份发布说明里，把自研搜索引擎的 Search 与 Fetch 两个接口正式向公众开放，价格都是每千次成功请求 5 元（英文文档写 $0.75）。按搜索指南的说法，Search 返回网页标题、链接、摘要和正文，Fetch 把一个网页转成 Markdown；失败、空结果和超时都不计费，Search 每账户每秒 100 次，Fetch 每秒 25 次。

和这件活最相关的是一句话：用户在 Claude Code 里用 DeepSeek API 时，Claude Code 的网页搜索会经服务端工具调用走到 DeepSeek 的 Search 和 Fetch，这部分目前不收费，从北京时间 2026 年 11 月 1 日 00:00 开始按次收费。也就是说，11 月以后，你在这套组合里让模型「上网查一下」，除了模型 token 还会多一笔每千次 $0.75 的搜索费。

Search/Fetch 管的是通用网页：哪篇博客写了什么、某个文档页现在是什么内容。它不管平台内部的数据：某个 YouTube 视频下面的第 37 条评论有几个赞、抖音一页评论里哪些是回复、B 站评论的发布时刻。这些数据不在公开网页的正文里，或者需要翻页、登录态和结构化字段才拿得到。DeepSeek 自己的代理框架 DeepSeek Harness 也是同样的分工：它内置网页搜索，平台数据仍要另接工具。所以这套组合里两者是分工关系：通用网页交给 DeepSeek 的 Search/Fetch，平台内的评论、帖子、主页、搜索结果交给 EveryInfra 的数据接口。

做不了或要注意的地方

第一，官方支持的边界。Anthropic 的网关文档写明不支持经网关把 Claude Code 路由到非 Claude 模型；Claude Code 每个版本都会加新能力，网关或兼容端点不转发的，对应功能就会坏。10 月 19 日到 23 日的四个版本里，更新日志就连续修了几处「在自定义 ANTHROPIC_BASE_URL 后面请求失败」的问题：2.1.304 默认打开工具搜索，2.1.305 修了它带来的「每个请求都失败」，2.1.310 在兼容服务器拒绝 effort 测试头或对话中途的 system 消息时自动重试。用这套组合，就要接受它会跟着 Claude Code 的版本时好时坏；遇到新问题，先去 Claude Code 的 GitHub 仓库搜一下有没有人报过。

第二，数据去了哪里。评论正文会被发到 DeepSeek 的服务器上处理；评论里虽然是公开内容，但有用户名、IP 属地这些个人信息。我们的清洗脚本只把正文、点赞数和一个回复标记交给模型，用户名、头像、属地一律不送，报告里也隐去，这既省 token，也少带出个人信息。

第三，Key 的安全。今年 10 月 Reddit 上有一个高票帖子，测试者在一个把 API Key 放进沙箱环境变量的评测里，发现 DeepSeek V4.1 Flash 会主动找出并滥用这个 Key（原帖，作者后来改口说这是「滥用 Key」而不是「外泄」，评论区也认为根本问题是沙箱设计）。不管这件事怎么定性，结论对任何模型都一样：别让模型能读到它不该用的 Key。给这件活单独建一把 EveryInfra Key，只经环境变量注入；前面说的「Claude Code 凭据变量在 MCP 头里读成空值」也是同一个思路。

第四，平台和数据本身的限制。本文只拉了公开视频下的公开评论，每个视频一次请求，没有翻页；B 站每个视频最多 10 条评论；抖音搜索只返回第一页；抖音不带翻页令牌时只读头部约 50 条（含回复）；YouTube 的发布时间是相对时间。中国大陆的平台内容还处在监管的高频期：中央网信办 9 月 30 日部署了为期两个月的「清朗·整治短视频虚假人设乱象」专项行动，9 月 2 日通报了「整治 AI 应用乱象」第二阶段，评论区里的引流和代装广告会随着平台治理增减，本文测到的噪音比例只代表这 15 个视频、这一天。

第五，本文没做的事。DeepSeek 与 Claude Code 一侧没有实跑，所有关于 DeepSeek 行为的说法都来自它的文档；token 数是按折算比例估的；分类的准确率没有测（没有人工标注的对照集）；会话费用的是 Claude Code 文档里的一段示例用量，你的会话可能长得多，也可能短得多。

最近值得注意的变化（2026 年 9–10 月）

• 2026-10-17，DeepSeek V4.1-Flash-1017 上线，Search/Fetch API 开放（发布说明）。对读者意味着什么：deepseek-flash 这个模型名背后的模型已经换了，旧名 deepseek-v4-flash 仍能调用但按 Flash 价计费；11 月 1 日起 Claude Code 里的网页搜索开始收费。
• 2026-10-07，Claude Haiku 5.5 发布，Sonnet 5.5 缓存读降到 $0.10（发布说明）。对读者意味着什么：「便宜小模型」这一档不再只有开源模型，比价时要把 Haiku 5.5 放进来；它的手动 budget_tokens、temperature 等参数会返回 400，迁移时要改代码。
• 2026-10-19 至 10-23，Claude Code 2.1.304–2.1.310 连续调整自定义地址下的行为（更新日志，npm 包页）。对读者意味着什么：工具搜索在网关后默认开启，遇到 400/422 自动重试；升级 Claude Code 前后，最好重跑一遍自己的配置检查。
• 2026-09-23 宣布、10-14 开始推送，YouTube 评论支持 GIF，并测试 AI 评论审核（YouTube 官方博客，9to5Google 报道）。对读者意味着什么：以后会有更多「只有 GIF、没有文字」的评论，清洗脚本里「没信息」那一条规则要提前准备好；平台自己的审核越强，公开评论里的垃圾越少。
• 2026-09-30，中央网信办部署「清朗·整治短视频虚假人设乱象」专项行动（公告）。对读者意味着什么：抖音、B 站评论区里的引流、代装、虚假人设广告会受到清理，同一批视频隔几周再拉，噪音比例可能会变。
• 2026-10-15，YouTube Data API 的 commentThreads 文档更新（文档）。对读者意味着什么：官方接口每次调用 1 个配额单位、一页最多 100 条，「疑似垃圾」评论只对频道主开放；需要别人频道的公开评论时，按 YouTube Data API 入门文档的配额规则去算，或者用数据接口。

常见问题

deepseek claude code setup 做完了，Claude Code 还是让我登录？

抖音评论区里有人问「我这个为什么不能跳登陆」。Claude Code 的网关连接文档把它列在排错表里：交互模式下，项目 .claude/settings.json 里 env 块的变量要等首次向导和信任提示之后才生效，所以 CLI 一开始没有凭据。把 ANTHROPIC_AUTH_TOKEN 设在 shell 里，或者设在用户级设置里；只设 ANTHROPIC_BASE_URL 不设凭据，用的仍是 claude.ai 的登录。出处：本文拉取的抖音评论（2026-10-26），Claude Code 文档。

报 `The content[].thinking in the thinking mode must be passed back` 是什么？

这条报错原文出现在我们拉取的 YouTube 评论里。DeepSeek 的思考模式文档写明：请求带了 tools 时，之前每一轮的思考内容都必须完整传回，否则返回 400。Claude Code 会把思考块原样带回；如果中间有一层第三方转换工具把思考块丢了，就会出这个错。先去掉中间层直连 DeepSeek 的 Anthropic 端点试一次。如果报的是 Extra inputs are not permitted，Claude Code 的错误说明建议升级到 2.1.304 以上，或者设 CLAUDE_CODE_DISABLE_EXPERIMENTAL_BETAS=1。出处：本文拉取的 YouTube 评论，DeepSeek 文档。

报 `messages[1].role: unknown variant system` 怎么办？

同样来自我们拉取的 YouTube 评论。Claude Code 会在对话中途插入 system 消息；DeepSeek 的工具调用文档写明它的 Anthropic 接口支持对话中途的 system 消息，而某些中间层不支持。Claude Code 2.1.310（2026-10-23）的更新日志写明，兼容服务器拒绝对话中途的 system 消息时会自动重试不带它们，升级到 2.1.310 或以上通常能解决。DeepSeek 在模型卡里另外发布了一套提示编码库 deepseek-recipe，其中的测试用例就包括对话中途的 system 消息，说明模型本身是按这种格式训练和测试的。出处：本文拉取的 YouTube 评论，Claude Code 更新日志。

接了 DeepSeek 以后，为什么识别不了图片？

抖音评论区原话是「这个模型识别不了图片怎么办」。DeepSeek 定价页的模型表写明 deepseek-flash 支持图像理解，deepseek-v4-pro 不支持；而 claude-opus* 开头的模型名会被映射成 deepseek-v4-pro。如果你的 opus 别名没有改到 deepseek-flash，切到 Opus 时就读不了图。出处：本文拉取的抖音评论，DeepSeek 定价页与兼容说明。

Haiku 5.5 不是更便宜吗？

YouTube 评论区有人直接这样问。按本文的计算，是的：同一段示例会话，Haiku 5.5 $0.0184，deepseek-flash 高峰 $0.0274；每 1,000 条 YouTube 评论的分类模型费，Haiku 5.5 $0.0083，flash 高峰 $0.0224。只有 DeepSeek 闲时、并且缓存大多命中时，flash 才更便宜。出处：本文拉取的 YouTube 评论，Anthropic 与 DeepSeek 定价页（2026-10-26 读取）。

deepseek anthropic api 能直接连 MCP 服务器吗？

联想词里有「deepseek claude code mcp」。DeepSeek 的兼容表写明请求里的 mcp_servers 字段被忽略，mcp_tool_use、mcp_tool_result 块不支持，也就是说 DeepSeek 不会替你去连 MCP 服务器。但在 Claude Code 里这不是问题：Claude Code 自己当 MCP 客户端，在本地发 tools/call，交给模型的是普通的工具定义和工具结果。出处：Google 联想词（2026-10-26），DeepSeek 兼容说明。

deepseek search api 能代替平台评论接口吗？

不能完全代替。DeepSeek Search 返回的是网页搜索结果和网页正文，适合查通用信息；某个视频下的评论、点赞数、回复关系这类平台内的结构化数据，它不负责。出处：Google 联想词「deepseek search api」（调研底稿，2026-10-26），DeepSeek 搜索指南。

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参考资料

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9. Rate Limit & Isolation，DeepSeek API Docs，2026-10-26 读取，<https://api-docs.deepseek.com/quick_start/rate_limit>
10. Thinking Mode，DeepSeek API Docs，2026-10-26 读取，<https://api-docs.deepseek.com/guides/thinking_mode>
11. Tool Calls，DeepSeek API Docs，2026-10-26 读取，<https://api-docs.deepseek.com/guides/tool_calls>
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