请将上面的 DeepSeek 的 API Key 换成你自己的。这三个，分别是模型的 Id 号（豆包的模型的 Id 与模型名是不同的），和展示给开发者自己看的模型名，以及由哪个提供商提供的（有可能 deepseek 是阿里提供的，取决于你买了谁的服务）通过如上配置可以看到，可以支持任意的兼容 OpenAI 的 API 接口的厂商提供的模型。以上我写的是 DeepSeek 的模型，以上配置相信大家看

两者在存储引擎上的差异是：VL 用 MergeSet + 本地 SSD（单二进制、无外部依赖），Loki 用分片 + 对象存储 + BoltDB 索引（需要 MinIO/Cassandra 多组件）。）的基准测试（具体性能数据请参考官方博客原文），VictoriaLogs 和 Loki 在存储引擎上存在架构差异：Loki 依赖对象存储做冷数据存储，VictoriaLogs 用本地 SSD 跑 Me

（2）ccusage 统计消耗 Token 和金额分别为：3520 万和 16.70 美元。（2）ccusage 统计消耗 Token 和金额分别为：7445 万和 35.06 美元。（1）五小时额度占比 100%，周额度占比为 34%。（1）五小时额度占比 0%，周额度占比为 24%。

我们拆解这个流程的 Context Engineering 价值：通过 层层外包 + 只传结果 的机制，将大任务分解后的中间过程"隔离"在子 Agent 内，主 Agent 的 Context 始终保持精简。它们在独立的会话中执行任务，完成后将结果自动通告回请求者的聊天渠道。，以精简 System Prompt 专注单一任务，主 Agent 只接收摘要结果，Context Window 中不保留子