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