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