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