DeepSeek 接入产品时，便宜不是唯一优势

场景

很多产品接入 DeepSeek 的第一反应是成本低。但真的上线后，用户感受到的不是 token 单价，而是响应是否稳定、结果是否可解释、失败时有没有兜底。

可执行做法

• 给每个 AI 功能定义输入、输出和失败提示。
• 为长任务增加超时、重试和降级方案。
• 记录提示词版本、模型名、耗时和错误类型。
• 让 AI 输出结构化结果，再由系统决定如何展示。

取舍

成本低可以让功能更大胆，但如果没有可观测性，用户只会觉得 AI 随机、不可控。

想讨论

你更在意 AI 功能的成本、速度，还是结果稳定性？三者里你会先牺牲哪个？