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使用deepseek持续编程两小时需要花多少钱？

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听说 deepseek-v3-0324 的前端编程能力提升了，于是充了10块钱测试一下。
通过 vscode+cline 插件调用 deepseek 的 deepseek-chat API。其中 reasoner 是 r1 模型，chat 则是最新的 v3-0324 模型。
测试任务：
“使用vue开发一个抽奖程序，可以设置一、二、三等奖。可以设置抽奖人员。数据通过文件本地存储。”
任务开始时间是 2025/3/28 下午6:32。
任务结束时间是晚上8:30，AI 编程大概持续了两小时。
任务花费为￥0.4，换算成RMB是￥2.94，token 数为（输入2.4m，输出122.9K）。
token 消费细节：
再回顾一下任务的执行过程。
一开始，使用 plan 模式讨论需求，AI 给出了技术框架：

并进行了功能模块设计：

根据 AI 的提示，补充了需求：
AI 也补充了数据流设计：
同时更新了技术栈：
最后又更新了一些细节，补充需求：
和 AI 确认了最终方案：
方案讨论都是在 Plan 模式进行，不会生成代码。当方案细节都讨论完了，AI 询问是否可以转为 Act 模式执行。
在对话框右下角切换Plan/Act模式，任务开始自动运行。
一开始因为 powershell 版本没有升级，AI 提示无法获取终端信息。
后面 AI 每调用20次API会暂停一次，确认是否继续。
经过数轮超20次的暂停，任务仍然没有结束的迹象，时间大概过去一个多小时。我向AI询问当前进度：
AI 告诉我任务还没完，但我想看看 AI 到底做的怎么样了。
我想让 AI 停下来，因为 AI 一直在不停地修改代码，但不知道代码效果如何。我试着让其运行现在的半成品，毕竟已经持续编程了一个多小时。
AI 告诉我了代码如何运行：
当运行后，AI 检测到了服务已经启动：
我迫不及待地查看浏览器，同时 AI 也提前结束任务，并告诉我任务已完成：
我在浏览器上啥也没看到，就询问 AI 怎么回事。
下面就进入到了使用 AI debug 的环节，听说 AI 写bug比改bug牛，不知道是真是假。反正已经耗了一个多小时了，也不缺这一会。经过多轮调试，AI 终于把 bug 改完了。
我刷新网页一看：
卧槽，好丑！不忍直视。整个过程让我想起了老板和打工人的日常。AI写代码看似无比勇猛，整个屏幕上下移动，代码在飞速生成。我都准备好感受惊喜了，结果你给我看这！
使用 AI 写代码不要搞宏大叙事，要求太高可能会失控。
全文完。


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