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