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