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在 DeepSeek Harness 上走阿里云百炼（Model Studio）时，标准 preset 往往按官方 DeepSeek API 设计，系统提示一变就容易重写对话开头，前缀缓存整段失效。百炼按缓存命中打折计费（隐式约两折、显式约一折），输入才是长会话里的大头，命中率比「少几个 token」更值钱。

百炼成金模式是一个挂在上游的 agent preset，不是独立运行时。它把优化重心放在让每轮请求的前缀字节尽量一致、原样重发：工具目录全程固定、历史只追加、压缩只做定点替换且系统提示不进压缩区，动态状态推到尾部而不是塞进系统提示。一个 preset 覆盖百炼上的 Qwen、DeepSeek、Kimi、GLM、MiniMax 等；窗口与是否支持思考在 route 的 models 里调，压缩比例用 modelPolicies 按模型细调。自带 profile patch，默认走 Anthropic 兼容端点并写好大 contextWindow，避免过早压缩打断前缀。

适合已经在 profile 里配置了百炼 llm-pi-ai 路由、会话偏长、希望用前缀缓存杠杆压输入成本的用户。若你更在意交互密集场景下的显式缓存折扣，可按文档切换到显式 cache_control 路线；若 route 名或 contextWindow 配错，策略会静默退回默认，主要收益也会一起消失。