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