对 Claude Opus 4.8 和 GPT-5.5 的比较显示，虽然两种模型在输入令牌和上下文窗口大小方面提供相似的定价，但 GPT-5.5 在输出令牌方面收费高出 20%。这种价格差异使得 Claude Opus 4.8 在代理编码和长篇生成等输出密集型工作负载方面大约便宜 16%，而输入密集型任务的成本差异则较小。分析还指出，Google 的 Gemini Flash 模型为许多任务提供了更具成本效益的替代方案，其价格大幅低于这两款旗舰模型。 AI
影响 为选择 LLM 提供了成本效益基准，引导开发人员为特定工作负载做出更经济的选择。
排序理由 对 LLM 模型定价和性能进行比较的分析。
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