[2026-09-23] eagle: personal/projects/personal-os/glm-provider-migration.md personal/tech/llm-model-selection-2026.md

personal/tech/llm-model-selection-2026.md

@@ -83,6 +83,32 @@ adversarial reliability (Opus 5: 2% injection success at k=15 против 5.9%
 Разница между №13 и №31 в чужом харнессе может исчезнуть в нашем Hermes.
 Единственный честный способ — прогнать 10 реальных задач на обеих моделях.
 
+## 🔴 Измерено на практике (2026-09-23): кэш решает всё
+
+При выборе GLM-5.3 (см. [[glm-provider-migration]]) замерен фактический cache-hit из логов:
+
+```
+API call: model=deepseek-chat provider=deepseek in=92975 out=115
+          latency=2.2s cache=92800/92975 (100%)
+```
+
+**DeepSeek отдаёт 100% cache-hit** на нашем стабильном префиксе. При 93К контекста это
+значит: вход стоит **$0.003/M вместо $0.15/M** — практически бесплатно.
+
+**Следствие для таблиц выше:** колонка «Cache-hit: н/д» у GLM — это не «не опубликовано»,
+а **отсутствие кэша**. У GLM-5.3 live-тест показал `in=20961` без строки cache.
+
+**Пересчёт реальной стоимости под наш профиль:** на префиксной части вход дорожает
+с ~$0.003/M до $0.56/M — **до ~187×**. Номинальный разрыв в прайсе (2.9× по output)
+сильно недооценивает реальный рост расхода.
+
+**Вывод: таблица Value Score не описывает нашу экономику.** Она считает по номинальному
+output-прайсу и игнорирует кэш. Для агентных нагрузок с длинным повторяющимся префиксом
+cache-hit — доминирующая статья, и модели без кэша проигрывают сильнее, чем показывает Value.
+
+Правило на будущее: **при выборе модели для агента первым делом проверять cache-hit прайс
+и наличие кэша в реальном ответе API, а не Value Score.**
+
 ## Часы пик / off-peak (DeepSeek)
 
 С 2026-08-16 DeepSeek билит по peak/off-peak. Пик: 2:00–18:00 UTC.