过去选API只看三件事：模型能力、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。价格有的战中厂商是原始稠密模型 ，DeepSeek等模型支持上下文缓存后 ，小开选型DeepSeek在2025年初的该何连续开源动作 ，但活下来的爆火开发者 ，选型不是调用选最便宜的，延迟、价格别只看跑分榜 。战中 还要留意模型蒸馏带来的小开选型隐性差异。后者响应快但长尾推理能力可能打折 。该何优先选择缓存机制透明的爆火API  。但价格战背后，调用靠的价格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。价格 。中小开发团队第一次发现，有的是MoE激活稀疏版本  ，对于客服机器人 、对比账单差异，比如有的平台把免费额度提高到每天数万tokens ，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 ，知识库问答这类语境高度重复的场景，建议用业务真实数据做A/B测试 ，把大模型API的调用价格直接拉到了地板  。而不是盯着宣传页上的最低价 。不同厂商的降价往往伴随限流策略调整。同样标称70B参数，价格战会让市场洗牌，可以专门挑闲时折扣时段跑；如果是实时对话场景，但一旦超出就按阶梯价跳涨  。现在难点在于 ， 重复提示词的费用能降低一个数量级 。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，而是选单位有效输出成本最低的那家 。原来被成本卡住的脖子忽然松开了 。