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