选 AI 编程工具别只看模型:Claude Code 与 DSH 同跑 DeepSeek 的三轮对比

同一套 DeepSeek 模型,放进 Claude Code 和 DSH 两个不同 Agent 外壳后,表现并不相同。一次总花费 ¥0.36 的三轮同题实测显示,CLI 更快、改动更克制,DSH 则更注重页面成品感。选择 AI 编程工具时,模型之外,Agent 外壳同样关键。

分类:大模型

同题测试:模型不变,变量是 Agent 外壳

一项总花费 ¥0.36 的实测,把同一个 DeepSeek 模型分别接入 Claude Code 和 DSH,观察同一组提示词在不同 Agent 环境中的表现差异。测试来自掘金账号“逻辑与温度”,作者长期在开发工作中使用 AI 编程工具,此次并未更换底层模型,而是比较两个“外壳”:一个是以命令行方式运行的 Claude Code,另一个是 DeepSeek 官方开源的桌面端 Agent 工具 DSH。

为了让结果更容易被直观判断,测试没有选择算法题,而是选择“写页面”。三轮任务分别是:新建一个个人介绍单页网页、修改暗色模式和项目卡片悬停动效、新增一个技能进度条区块。每一轮提示词保持一致,并记录用时、请求次数、token 消耗和费用。

测试中的两个工具形态差异明显:Claude Code 通过 API 接入 DeepSeek,工作在命令行环境中;DSH 全称 DeepSeek Harness,提供图形界面,并允许用户自行配置模型。作者强调,两边运行的是同一个 DeepSeek 模型,变化的是工具外壳。

三轮结果:CLI 更快更克制,DSH 更重成品呈现

第一轮新建页面中,两个工具都实现了一轮对话、零报错、一次通过。CLI 侧用时 28 秒,生成 323 行代码,显示成本 $0.01、请求 3 次、76K tokens、缓存 68.2%;作者按平台账单倒算,CLI 费用约 ¥0.085。DSH 用时 58 秒,本轮用量 55,642 tok,费用 ¥0.0946。第一轮 DeepSeek 官方平台账单为 ¥0.18,共 9 次调用、159,895 tokens。

这一轮的数据呈现出两个反直觉点。其一,更快、费用略低的是命令行工具,而不是图形界面工具。其二,DSH 用时更长,但输出内容更多,代码比 CLI 多 100 多行,额外加入入场动画、favicon、键盘焦点样式等提示词未明确要求的内容。

  • CLI 版本被作者称为“陈默”,整体是浅色名片风,信息完整,风格克制。
  • DSH 版本被作者称为“林一舟”,额外加入眉题、编号卡片、按钮式联系方式等设计。

第二轮修改需求中,两边依旧一轮通过。CLI 用时 24 秒,改动幅度为 9 行新增、8 行删除,显示成本 $0.01、请求 7 次、206K tokens、缓存 99.0%。DSH 用时 30 秒,费用 ¥0.0557,消耗 58,344 tok。这一轮 CLI 的 token 消耗约为 DSH 的 3.5 倍,但由于 99% 走缓存,最终账单反而更低。

第三轮新增技能进度条,两边也一次通过。CLI 用时 22 秒,新增 50 行,显示成本 $0.01、请求 4 次、134K tokens、缓存 99.5%;动画采用 transform: scaleX,以避免 width 动画可能带来的重排问题。DSH 用时 29 秒,费用 ¥0.0451,消耗 134,648 tok,代码变化为 +95 −0,进度条采用更直白的 width 动画。两边都加入了“减少动态效果”的适配:当系统开启相关设置时,进度条直接显示终值。

三轮结束后,作者统计总花费为 ¥0.36,共产出六个页面状态,没有出现报错和返工。按作者的比分牌,速度、费用、改动精度和工程细节上,CLI 占优;成品质感上,DSH 更突出;稳定性和无障碍底线两边打平。

“壳”的差异:同一模型的不同工作习惯

这次测试的关键判断是:在底层模型一致的情况下,Agent 外壳会改变模型的默认工作方式。CLI 环境下的输出更像“交付功能的工程师”,倾向于按需求完成任务,修改时保持克制;DSH 环境下的输出则更接近“发布作品的开发者”,会主动补充视觉细节和页面完成度。

这种差异也体现在修改方式上。第二轮改暗色模式和悬停动效时,CLI 只改动与需求直接相关的代码块,尽量减少触碰范围;DSH 则保留了第一轮已经形成的眉题、编号徽章、渐变头像等设计细节,并继续补充悬停效果。两种方式都完成了需求,但前者偏向工程稳定性,后者偏向成品展示。

作者最终把日常主力从 Claude Code 换成了 DSH。原因并非 DSH 的模型更聪明,而是日常使用体验:图形界面操作更简单,桌面端有操作历史,DSH 缓存命中稳定在 95%~99%,而 CLI 第一轮缓存命中为 68.2%。作者认为,单次测试中 CLI 更便宜,但长期高频使用时,缓存命中率差距会逐渐反映在账单上。

对开发者的参考:按任务类型选择 Agent 外壳

这次实测给出的分工建议比较明确:代码级任务、批量修改、工程逻辑更适合交给 CLI;页面、演示、结果直观的工作更适合交给 DSH。作者也公开了三轮提示词,读者可以用同样的提示词复测,比较不同工具在自己环境中的表现。

对于正在选择 AI 编程工具的开发者,这次测试提供了一个可复制的样本:模型名称不是唯一决策项,Agent 外壳如何组织上下文、如何处理修改、如何控制成本,都会直接影响日常开发体验。

原创文章,作者:点点,如若转载,请注明出处:https://www.dian8dian.com/xuan-ai-bian-cheng-gong-ju-bie-zhi-kan-mo-xing-claude-code

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