大模型网摘大模型 API 省钱三板斧：上下文缓存、错峰调用与批处理
先看账单结构，钱花在哪
大模型 API 账单的构成其实不复杂，无非是输入 token、输出 token，外加缓存命中与否。多数团队的成本大头也不在“对话越多越贵”这个直觉上，而是出在重复前缀——系统提示词、检索文档、few-shot 示例被一次次原样送进模型。所以省钱的第一步不是换模型，是先看清自己账单里输入与输出的占比，再看看有多少输入其实是本可以命中缓存的重复内容。
第一招，上下文缓存
以 DeepSeek 为例，上下文缓存是服务端自动生效的机制，不需要任何配置，只要请求前缀与该账号近期请求一致，命中部分就按缓存价计费。官方 9 月定价更新后，deepseek-flash 的输入缓存命中谷时低至 0.003 美元/百万 token，缓存未命中谷时 0.15 美元，差了约五十倍；输出端不受缓存影响，谷时 0.60 美元、峰时 1.20 美元。想把命中率提上去，关键做法是把系统提示词、知识库文档这类固定内容统一放到提示词开头，细节可以看本站的上下文缓存机制详解。
第二招，错峰调用
错峰半价是官方定价里写明的一项，以 UTC 计的每个工作日凌晨时段执行半价，具体窗口以官方文档为准。那些可以排队处理的任务，比如批量摘要、离线评测、夜间数据清洗，把调度挪进谷时，模型侧成本直接减半。做法上也不必改造业务代码，在任务队列层面控制发送时段就够了。若担心谷时并发抬高触发限流，可先读本站的限流机制整理。
第三招，批处理接口
主流平台普遍提供批处理（Batch）接口，用“非实时、24 小时内返回”换取折扣，OpenAI 等厂商的批处理价约为实时调用的一半，截至发稿，具体折扣以各家文档为准。批处理与错峰还能叠加，批量任务走 Batch 接口、再安排在谷时提交，是账面上最省的组合。不过 Batch 不适合交互场景，部分接口（如需要联网检索的调用）是否支持批处理，也要看平台说明。
一个常见的组合判断
把这三招放回实际场景就清楚了。客服机器人属于“高重复输入、实时响应”，优先做缓存命中与提示词结构优化；报表摘要可以离线，走批处理加谷时提交；开发调试期则先用小额预充值控制敞口，本站的免费额度使用指南与9 月定价更新全表可作为起步参考。截至发稿，上述价格为 DeepSeek 官方页面口径，调用前请以文档复核。本文内容选自网上公开资料。