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