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