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