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