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