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