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