最近、エージェント的タスクにおける deepseek v4 のベンチマークを行いました。性能面では、予想通り、オープンソースとしては最高クラスのモデルの一つです。私を本当に驚かせたのはコストです。安いのは分かっていますが、「そんなふうに安くなるのは理屈に合わないのでは？」と思えるほど安いんです。

コスト見積もり

例として v4 flash を取り上げましょう。セール対象ではないため（つまり、実際の提供側コストをより反映できます）。

openrouter上での deepseek v4 flash の価格

openrouter上での opus 4.7 の価格

OpenRouterの価格を見ると、deepseek v4 flash の価格は opus 4.7 の価格の約 0.03 倍です。（長いエージェント的タスクでは、入力トークンが支配的なコストになるため、入力トークン価格だけを見ています。）つまり、v4 flash が opus 4.7 と同程度の量のトークンをタスクで使うなら、実際のコストは opus を使う場合と比べて 0.03 倍あたりになるはずです。

実データ

そこでベンチマークを回しました。openclaw 上で長いエージェント的タスクを実行し（エージェントループに PI を使用）、モデル提供は openrouter としました。実際のコストデータは、私の感覚を覆しました：

	タスクあたりの平均コスト	タスクあたりの平均トークン数	タスクあたりの平均ツール呼び出し数
Opus 4.7	$1.52	966.3K	12.8
DeepSeek v4 Flash	$0.01	961.8K	14.8

どういうわけか deepseek v4 flash は、タスクあたりのトークン使用量とツール呼び出し数がほぼ同じなのに、opus 4.7 と比べてタスクあたりのコストが約 0.0066 倍でした。見積もった価格の 1/5 しかありません。これはどうしてあり得るのでしょうか？？

秘密の武器

生データを掘り下げ、より詳細な統計を集めたところ、ようやく理由が分かりました。秘密はキャッシュヒット率とキャッシュ読み取り（リード）の価格です。

	キャッシュヒット率	キャッシュ読み書き価格の比率
Opus 4.7	87%	0.08
DeepSeek v4 Flash	97%	0.02

このケースで主な要因はキャッシュヒット率です。DeepSeek はなんとか 97% のキャッシュヒット率を達成したのです！！！

この数字がどれほど重要か分からない場合に備えて言うと、このキャッシュヒット率と読み書き価格の比率の条件では、キャッシュヒット率が 1% 高いだけで全体のコストが約 20% 下がります。

DS は opus よりもキャッシュ率が 10% 高い。これだけで全コストの約 2/3 が削減されました。

次の要因は、読み書き価格の比率が極端に低いことによるものです。DS ではキャッシュヒット 1 回あたりのコストが、キャッシュミスに対して 0.02 倍ですが、opus では 0.08 倍です。これはかなり驚異的です。というのも、openai/anthropic/gemini はいずれも 0.08〜0.1 だからです。これだけでも全体コストをさらに半分近くまで削減できます。

以上は私の実験、計測、統計に基づくものです。DS がどうやってこれらの数値を実現したのかは、私には分かりません。この点をより詳しく知っている方が説明（または推測）してくれるならありがたいです。