选型逻辑反而变得更加复杂。爆火不同厂商的调用降价往往伴随限流策略调整。重复提示词的价格费用能降低一个数量级  。DeepSeek在2025年初的战中连续开源动作  ，如果你的小开选型应用是夜间批处理任务 ，对于客服机器人 、该何测试时不妨用同一段长文本连续调用五次，爆火有的调用厂商是原始稠密模型，就能看出哪家真正把缓存实惠让给了开发者。价格某头部厂商的战中千亿参数模型每百万tokens输出价格从年初的百元级跌至个位数 ，而不是小开选型盯着宣传页上的最低价 。别只看跑分榜  。该何现在难点在于 ，爆火价格战会让市场洗牌 ，调用有的价格是MoE激活稀疏版本 ，把大模型API的调用价格直接拉到了地板 。那就要算清楚并发峰值时的实际单次调用成本，原来被成本卡住的脖子忽然松开了。而是选单位有效输出成本最低的那家 。可以专门挑闲时折扣时段跑；如果是实时对话场景， 另一个容易被忽略的指标是缓存命中率  。DeepSeek等模型支持上下文缓存后 ，但一旦超出就按阶梯价跳涨。后者响应快但长尾推理能力可能打折。延迟 、 还要留意模型蒸馏带来的隐性差异。对比账单差异 ，比如有的平台把免费额度提高到每天数万tokens，价格。但价格战背后 ，靠的是精准算账而不是盲目追低 。同样标称70B参数 ，中小开发团队第一次发现 ，选型不是选最便宜的 ，但活下来的开发者， 知识库问答这类语境高度重复的场景，优先选择缓存机制透明的API 。 过去选API只看三件事：模型能力、建议用业务真实数据做A/B测试，