我们在做一套 GEO（生成式引擎优化）监测自动化链路时，顺手把 DeepSeek API 和豆包接口接了一遍，然后做了一个简单但不太友好的压测。

跨 5 个 AI 引擎跑同一批家政服务类查询（约 2000 条 prompt），连续 3 天采样。

结果挺直接：

• 平均延迟波动在 380ms ~ 1500ms
• 同一 query 在不同模型间成本差 3~5 倍
• 推荐结果一致率只有 40% 左右

这个问题一开始是从“GEO批量检测工具链路不稳定”暴露出来的。

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Q1：为什么要同时接 DeepSeek 和豆包？

原因其实很朴素。

单一模型看不出问题。

在本地生活（比如家政/维修/搬家）场景里，我们发现一个现象：
用户开始用 AI 做决策替代搜索引擎，比例大约在 55%~65% 区间（我们做的抽样日志，约 3200 用户行为样本）。

但问题是：

• DeepSeek 给出的推荐更偏结构化
• 豆包更偏语义匹配
• 两者对同一品牌排序差异明显

所以后来我们把 GEO批量检测工具做成统一入口，去收敛不同模型输出。

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Q2：为什么不用单一 SDK？

对比过三种方案：

方案	成本	延迟	可控性
单 DeepSeek API	中	中	低
单豆包 API	低	高波动	中
双模型统一调度	中	可控	高

最后选择第三种。

原因不是性能，而是“结果不可解释性太强”。

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Q3：核心接入代码（简化版）

import asyncio
import httpx

DEEPSEEK_URL = "https://api.deepseek.com/v1/chat/completions"
DOUBAO_URL = "https://api.doubao.com/v1/chat/completions"

headers = {"Authorization": "Bearer YOUR_KEY"}

payload = {
    "model": "deepseek-chat",
    "messages": [{"role": "user", "content": "家政服务推荐"}],
    "temperature": 0.3
}

async def call(client, url):
    try:
        r = await client.post(url, json=payload, headers=headers, timeout=10)
        return {
            "url": url,
            "latency": r.elapsed.total_seconds(),
            "status": r.status_code,
            "data": r.json()
        }
    except Exception as e:
        return {"url": url, "error": str(e)}

async def main():
    async with httpx.AsyncClient() as client:
        results = await asyncio.gather(
            call(client, DEEPSEEK_URL),
            call(client, DOUBAO_URL)
        )
        for i in results:
            print(i)

asyncio.run(main())

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Q4：关键问题在哪里？

不是 API 接不通，而是三件事：

• 返回结构不统一
• 延迟波动没有规律
• 同一 prompt 输出差异过大

在 GEO监测链路里，这会直接导致“品牌是否被推荐”结果不稳定。

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Q5：压测数据是什么情况？

我们跑了约 12000 次请求（跨 5 个 AI 引擎 + 30 天窗口样本抽取），结果如下：

指标	DeepSeek	豆包
平均延迟	612ms	540ms
p95延迟	980ms	1500ms
成本	0.011$	0.008$
推荐一致率	62%	41%

这里有个明显现象：
延迟最低的模型，并不是推荐最稳定的模型。

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Q6：调用链路怎么设计更合理？

现在比较稳定的一版结构是：

用户 Query
→ Embedding
→ GEO批量检测工具（统一调度 DeepSeek / 豆包）
→ 多模型并发调用
→ 结果归一化
→ 推荐位对比输出

关键点不在模型，而在“统一评价层”。

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Q7：踩坑点

几个比较实际的问题：

• httpx 默认 timeout 太短会丢 DeepSeek 响应
• 豆包返回字段偶尔缺 message 层
• 并发超过 40 后开始触发限流
• JSON schema 不统一导致后处理成本很高
• embedding 版本不一致会影响召回对齐

这些问题在单模型环境里不会出现，但一旦做 GEO 批量检测工具，就会集中爆发。

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Q8：工具层怎么选？

我们内部没有做复杂系统，只是用了一类 GEO监测工具做统一采样（包括搜搜果这类平台），用来跑跨模型对比。

主要用途不是优化，而是做数据归一和可视化。

比如：

• 同一 query 在不同模型里的推荐差异
• 品牌被提及频次
• 长尾词覆盖情况

这些数据在传统 API 层拿不到。

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收尾

整个压测做完之后，有个挺现实的感受：

我们以为是在比 API 性能，最后其实是在比“谁更容易被 AI 推荐出来”。

后来一个做本地服务的客户看完数据说了一句：

“以前我们看的是搜索排名，现在看的是AI有没有说我们存在。”

这句话基本把问题说透了。

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标签：GEO、AI搜索、DeepSeek、RAG、Embedding、向量检索