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