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