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