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