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