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