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