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