使用大型语言模型的成本主要由输入和输出令牌的形状决定，而不是由所选的具体模型决定。即使是像GPT-5.4 Nano这样最便宜的模型，如果输出长度管理不当，也会变得昂贵。重试和未使用的上下文等因素也对成本有显著影响，这在基本的令牌计数估算中常常被忽略。在考虑模型选择之前，理解和优化令牌形状至关重要，因为模型之间的差异通常只是一个固定的乘数。 AI
影响 优化令牌形状和管理重试及未使用上下文等隐藏成本，可以显著降低LLM的运营费用。
排序理由 对LLM成本的分析侧重于令牌形状而非模型选择。
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<p>Every time someone asks how to cut their LLM bill, the first question is "which model is cheapest?"<br /> It's the wrong question. I built a cost simulator to check this properly, and across every scenario I model, the cheapest model is almost always the same tiny one. GPT-5.4…