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