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