GOAT Plan: DeepSeek V4 Flash Cache Read billed ~53% higher than published rate (off-peak usage)
Chưa có ai nhận issue này.
Đánh giá
- Độ khó
- 4/5
- Thời gian dự kiến
- 3-5 ngày
- Mức phù hợp với người mới
- 35/100
Hướng nghiên cứu
Bắt đầu với bảng giá GOAT và phần phân tích chi tiết mức sử dụng trên dashboard cho DeepSeek V4 Flash, sau đó điều tra xem toàn bộ lịch sử trace có sẵn thông qua API hoặc bản xuất log hay không. So sánh khoản tính phí Cache Read trong giai đoạn thấp điểm được báo cáo với mức giá đã công bố; được xem là hoàn tất khi chênh lệch được khắc phục hoặc cơ sở tính phí của nó được giải thích rõ ràng.
Do mô hình lập chỉ mục viết ra từ nội dung của issue.
Mô tả
Summary
Description
I've identified a billing discrepancy on the GOAT plan when using DeepSeek V4 Flash. The actual cost for Cache Read tokens is significantly higher than the published rate in the official pricing table, while Input and Output costs match the table exactly.
Expected Behavior
Based on the official GOAT pricing table for DeepSeek V4 Flash:
- Input: $0.22/M
- Output: $0.66/M
- Cache Read: $0.007/M
With my usage (all during off-peak hours):
-
Input: 2.5M × $0.22 = $0.55
-
Output: 0.7874M × $0.66 = $0.5197
-
Cache Read: 83.1M × $0.007 = $0.5817
-
Total expected: $1.65
Actual Behavior
Dashboard shows:
-
DeepSeek V4 Flash: $1.96
-
web_search: $0.01
-
Total actual: $1.97
That's a $0.31 difference
Steps to reproduce the issue
- Use DeepSeek V4 Flash on the GOAT plan during off-peak hours.
- Generate significant Cache Read usage (83.1M tokens over 2 days).
- Compare the actual billed amount against the official pricing table.
Supporting Information
- Official pricing table: https://commandcode.ai/docs/plans/goat
- Usage breakdown (2 days):
- Cache Read: 83.1M
- Input (uncached): 2.5M
- Output: 0.7874M
- Total tokens: 86.4M
Command Code Version
1.29.0
Environment
- Plan: GOAT
- Model: DeepSeek V4 Flash
- Usage Period: August 17–18, 2026
- Usage Window: All off-peak hours (no peak-time surcharges should apply)
- ZDR (Zero Data Retention): Not enabled
Operating System
macOS
Terminal/IDE
WezTerm
Shell
zsh
Session file (optional)
No response
Fix prompt (optional)
No response
Additional context
I contacted support and was told that the GOAT plan uses credits and each model consumes them at a different rate. However, this doesn't explain why only Cache Read deviates from the table while Input and Output match perfectly.
I've also discussed this with other users and the hourly pricing theory was suggested (peak/off-peak rates), but since all my usage was during off-peak hours, that doesn't account for the discrepancy.
Note on Trace IDs:
I cannot access the individual trace IDs for those days because the Command Code Studio UI only displays the last 100 requests. I've asked support if there's a way to retrieve the full history, but I don't have the granular per-request data to pinpoint exactly which requests caused the overage. If there's an API endpoint or log export I can use to get the full trace history, please let me know.
- Ngôn ngữ chính
- Không có dữ liệu ngôn ngữ
- Star
- 4k
- Fork
- 350
- Chỉ số merge pull request
- Không có pull request nào được merge trong 30 ngày
Hướng dẫn đóng góp
Chưa lập chỉ mục được hướng dẫn đóng góp cho kho mã nguồn này
Bắt đầu từ đâu
- Đọc hết issue, rồi đọc hướng dẫn đóng góp của dự án.
- Bình luận trên issue rằng bạn sẽ nhận — tránh hai người làm cùng một việc.
- Fork repository và làm thay đổi trên một nhánh.
- Mở pull request có tham chiếu số hiệu của issue.
Issue khác của CommandCodeAI/command-code
-
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 68/100
CommandCodeAI/command-code#855 ·
-
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 78/100
CommandCodeAI/command-code#841 · 1 bình luận ·
-
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 68/100
CommandCodeAI/command-code#655 · 1 bình luận ·
-
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 68/100
CommandCodeAI/command-code#608 ·
-
Độ khó 3/5 1-2 ngày Mức phù hợp với người mới 70/100
CommandCodeAI/command-code#893 ·
Tất cả issue của CommandCodeAI/command-code
Issue tương tự
-
enhancement
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 68/100
JuliusBrussee/caveman#1102 · 1 bình luận ·
-
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 78/100
use-agent-os/agent-os#3263 ·
-
[Bug]: context-limit error parsing has no pattern for llama.cpp's "context size (N tokens)" phrasing Đang mởarea/compression area/local-models area/sessions comp/agent duplicate P2 sweeper:risk-session-state type/bug
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 82/100
NousResearch/hermes-agent#117793 · 1 bình luận ·
-
possible bug
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 88/100
Mintplex-Labs/anything-llm#6415 · 1 bình luận ·
-
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 82/100