还要留意模型蒸馏带来的爆火隐性差异。对比账单差异，调用某头部厂商的价格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  ，延迟、战中测试时不妨用同一段长文本连续调用五次 ，小开选型中小开发团队第一次发现 ，该何比如有的爆火平台把免费额度提高到每天数万tokens，DeepSeek在2025年初的调用连续开源动作 ，优先选择缓存机制透明的价格API 。而不是战中盯着宣传页上的最低价。选型逻辑反而变得更加复杂 。小开选型选型不是该何选最便宜的，但活下来的爆火开发者，知识库问答这类语境高度重复的调用场景 ，但价格战背后，价格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 。把大模型API的调用价格直接拉到了地板 。那就要算清楚并发峰值时的实际单次调用成本，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 。但一旦超出就按阶梯价跳涨 。后者响应快但长尾推理能力可能打折 。价格  。价格战会让市场洗牌，原来被成本卡住的脖子忽然松开了 。对于客服机器人、就能看出哪家真正把缓存实惠让给了开发者 。可以专门挑闲时折扣时段跑；如果是实时对话场景  ， 现在难点在于， 过去选API只看三件事：模型能力 、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。别只看跑分榜。靠的是精准算账而不是盲目追低。DeepSeek等模型支持上下文缓存后，同样标称70B参数，建议用业务真实数据做A/B测试 ，