一句话结论

切换 reasoning_effort（思维强度 low/high/max）本身不会销毁上下文内容，但会打断 KV 上下文缓存命中；历史对话内容仍然保留在你传入的消息列表里，模型仍然能看到全部历史，只是不再命中缓存，需要重新计算全部前缀 token。DeepSeek

关键点：DeepSeek API 是客户端维持会话，服务端没有持久会话状态；所谓 “缓存” 是输入文本前缀的 KV 硬盘缓存，不是服务端存的会话。

原理拆解

1. 缓存匹配规则：只比对输入消息前缀文本，不看推理参数 缓存命中条件：从第 0 个 token 开始，输入消息完全一致，才会命中前缀 KV 缓存。 reasoning_effort / thinking 属于推理参数，不属于输入 prompt 内容，理论上单纯改 effort，消息列表不变，前缀文本没变，本应该可以命中。 但是官方文档与实测现象：在同一个对话轮次之间切换思维强度（尤其是：思考模式 ↔ 关闭思考，或者 high ↔ max），会破坏缓存命中。

   原因：思考模式启用时，模型内部推理结构发生变化，KV 缓存的 key / 编码形态发生变化；同一个文本前缀，思考 / 非思考模式下 KV 缓存不互通。DeepSeek

2. 两种切换场景区分
   • ✅ 同是思考模式，只改 effort：high ↔ max / low 对话历史消息不变，上下文内容不会丢失；但大概率无法命中之前的 KV 缓存，下一轮输入全部 token 按未命中计费，重新构建新缓存。模型能读取全部对话历史，只是没有缓存加速。
   • ⚠️ 思考模式开启 ↔ 关闭（thinking:enabled ↔ disabled） 这是更大的模式切换，KV 缓存完全隔离，无法互相命中。

     额外重要特性：思考模式下，上一轮模型输出的 reasoning_content（内部思维链），默认不会拼接到下一轮上下文，只有最终 content 会进入下一轮消息；这个和缓存无关，是多轮对话的拼接规则。DeepSeek

3. 不会丢失的东西 只要你的客户端每次请求都完整回传全部对话消息（system、user、assistant）：
   • 全部对话历史文本模型都能读到
   • 不会丢会话记忆，模型知道前面聊了什么
   • 只是缓存失效、没有加速、输入 token 按原价计费

实操建议

1. 如果需要最大化缓存命中率：一个对话会话全程固定同一个 reasoning_effort，不要来回切换。
2. 如果你临时切换强度：不用担心对话丢失，只是这一轮及后续前缀不再命中缓存，性能 / 成本上升。
3. 不要混用：不要在一轮 thinking:enabled，下一轮直接切 thinking:disabled，缓存完全断裂。