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