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