1565个赞，8.8万次浏览，这条推文在AI圈炸了。 有个开发者用DeepSee…

1565个赞，8.8万次浏览，这条推文在AI圈炸了。 有个开发者用DeepSeek Harness配合自托管的GLM-5.3，实现了99.7%的缓存命中率。这个数据意味着几乎所有的请求都能命中缓存，大幅降低了推理成本。 我有个做AI推理的朋友，他之前一直用传统方案来处理模型推理，但效率太低，经常被缓存命中率问题困扰。看到这个案例后，他说终于找到了一个既保留推理核心功能，又增加了一些工程化元素的方案。 这个案例的核心亮点是"工程化思维"——不是随便搭个框架就能跑，而是需要精心设计缓存策略、请求路由和模型调度。对于推理工程师来说，这意味着可以大幅降低成本，而不是被昂贵的云端推理服务所限制。 从技术角度看，这个案例的架构设计挺有意思的。它把推理的各个环节都模块化了，每个模块都可以独立优化。这种设计让开发者可以根据自己的需求来定制推理流程，而不是被工具的固定流程所限制。 这个案例挺有意思的，它说明了AI在工程化领域的进步。很多人可能觉得工程化需要复杂的配置和专业的知识，但实际上用简单的工具也能实现不错的效果。 如果你也在做AI推理相关的工作，可以试试这个方案。特别是那些对成本有要求的场景，用这个工具可能是个不错的选择。