以每百万代币 0.05 美元的价格计算，StepFun 的缓存读取率提出了一个具体的经济主张：重新读取上下文的成本恰好是模型标准输入价格的二十分之一。该列表自己的定价行写道：“第 5 步预览的成本为 1.00 美元/M 输入代币和 2.70 美元/M 输出代币，缓存读取的单独费率为 0.05 美元/M 代币。”该速率背后的机制，即前缀缓存，允许提供商存储提示的主要部分（系统指令、工具定义、文档、先前的回合），并收取一小部分输入费用，以便在下一次调用时再次读取它，而不是重新处理它。
20 倍折扣形式不再具有特色：Anthropic 的 Claude Opus 5.5 和 Meta 的 Muse Wonder 的价格缓存读取速度均为其 OpenRouter 列表输入的二十分之一。区分列表的是楼层。 StepFun 的 0.05 美元阅读费比两个前沿列表收费 0.20 美元低四倍。
边距所在的位置是写入面。 Anthropic 在 Opus 5.5 列表中发布了其写入条款：标准缓存写入每百万代币 5.00 美元，一小时存储为 8.00 美元，均高于其 4.00 美元的投入价格。 StepFun 根本没有发布缓存写入速率。其 Step-5-Preview 列表包含定价表中的输入、输出和缓存读取，但没有用于写入的行。对于任何对内存密集型工作负载进行建模的人来说，这条缺失的线就是成本模型中缺失的一项。
谁在进行购买会显示在列表自己的流量表中。按代币数量排名靠前的应用程序是为扩展、多步骤代理人工智能工作而构建的持久代理：Hermes Agent 以 2.12 万亿代币领先，在页面上描述为“跨会话持续使用内存运行，并根据经验构建可重用技能”的代理。 Kilo Code 紧随其后，为 1.45 万亿，OpenClaw 为 1.07 万亿，Cline 为 8080 亿，所有这些都是编码或计算机使用的代理，StepCode（6950 亿）是新上榜的。
这就是定价所假设的工作负载形状：一个大型上下文，编写一次，每一步都重新读取。定价单位正在从加工的原始代币转向保持热度的独特代币。持久代理将一次缓存写入分摊到数百万次廉价读取。一次性工作负载不会从折扣和支付完整列表中获得任何好处。
未发布的条款也有其自身的风险：StepFun 的读取率目前很高，但其定价的写入部分是空白的，并且该模型的许可证仍未在任何 StepFun 渠道上发布，正如我们的 Step-5 许可报告所跟踪的那样。围绕该模型的 10 月 15 日生命周期图是我们 10 月 15 日的分析；这里重要的是其背后的计费模型。 OpenRouter 自己的定价说明中提到了安静的部分：“缓存和折扣意味着实际支付的价格通常远低于列出的价格。”
团队应该首先对其工作负载形状进行建模，即重新读取令牌与新输入的比率，然后再对速率进行建模。 StepFun 的稀疏专家混合设计（6000 亿个参数和 270 亿个活跃参数）正是针对这种模式而构建的。该清单本身的描述是：“专为跨越大型代码库和文档的扩展任务而设计，使用工具并通过多个步骤精炼结果。”
这些经济学建立的贸易是不对称的。在 Anthropic，写入缓存的价格高于输入。在 StepFun，写入条款尚未发布，部署者将这种不确定性带入每个预测中。对于保持上下文热度的工作负载来说，上下文的成本正在大幅下降。它并不适合其他任何人，并且预测保持上下文热度的成本正变得与阅读基准测试一样重要。