本指南详细介绍了检索增强生成（RAG）系统的成本构成，重点关注文档嵌入和响应生成相关的费用。它强调，虽然嵌入是一次性成本，但推理是经常性支出。该指南指出，使用 DeepSeek V4 Flash 等模型可以显著降低与 GPT-5.6 Sol 等高级模型相比的 RAG 成本，从而在规模化应用中实现可观的节省。 AI
影响 为 RAG 系统提供了显著的成本降低策略，使 LLM 集成更易于实现。
排序理由 关于使用特定模型优化现有 AI 应用模式（RAG）成本的指南。
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<h1> DeepSeek for RAG: Embedding and Inference Cost Guide </h1> <p>Retrieval-Augmented Generation (RAG) is how most teams give an LLM access to private documents — support wikis, product docs, internal policies. But when the monthly bill arrives, the costs are hiding in two very …