一位用户编制了一个电子表格，比较了包括OpenAI、Anthropic、Cohere和Mistral AI在内的七家供应商的LLM推理定价。比较侧重于输入/输出令牌定价、上下文窗口和缓存输入成本，而不是性能基准。一个关键发现是缓存输入定价的显著差异，其成本可能比非缓存输入便宜数十倍，这使得它成为代理和RAG管道等应用程序的关键因素。 AI
影响 强调了缓存成本对LLM推理的重要性，可能影响应用程序设计和供应商选择。
排序理由 用户生成的LLM推理定价和功能比较。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=0.7]
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