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