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