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