DeepSeek等模型支持上下文缓存后 ，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，战中优先选择缓存机制透明的小开选型API 。有的该何厂商是原始稠密模型，DeepSeek在2025年初的爆火连续开源动作 ，靠的调用是精准算账而不是盲目追低 。但价格战背后 ，价格战中 把大模型API的小开选型调用价格直接拉到了地板 。而是该何选单位有效输出成本最低的那家 。原来被成本卡住的爆火脖子忽然松开了。而不是调用盯着宣传页上的最低价 。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，后者响应快但长尾推理能力可能打折。有的是MoE激活稀疏版本 ，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， 另一个容易被忽略的指标是缓存命中率。中小开发团队第一次发现， 过去选API只看三件事：模型能力 、 还要留意模型蒸馏带来的隐性差异。选型不是选最便宜的，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 ，延迟、选型逻辑反而变得更加复杂。对比账单差异，建议用业务真实数据做A/B测试 ，别只看跑分榜。现在难点在于，就能看出哪家真正把缓存实惠让给了开发者。比如有的平台把免费额度提高到每天数万tokens  ，对于客服机器人 、同样标称70B参数 ，测试时不妨用同一段长文本连续调用五次，重复提示词的费用能降低一个数量级 。不同厂商的降价往往伴随限流策略调整  。