作为一线工程师，我第一时间将DeepSeek-V3接入了一个中文客服系统。技术解读上，其MoE架构在中文长文本理解上确实亮眼，尤其是数学推理的准确率接近GPT-5的90%以上，但API价格仅为GPT-5的五分之一，这对预算敏感的项目极具吸引力。然而，个人经验中发现两个关键坑：一是上下文窗口超过8K时，回复一致性明显下降，需要额外设计分段策略；二是对复杂指令的遵循能力弱于GPT-5，比如多轮角色切换时容易“跑偏”。从行业视野看，DeepSeek-V3的定价策略会倒逼其他厂商降价，但中小团队若直接用于生产，需在prompt工程和容错机制上投入更多。讨论问题：1. 你们在落地低成本模型时，如何平衡价格和幻觉率？2. MoE架构在长对话场景下，有哪些工程优化技巧？