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English(EN) What a 1M-token context call actually costs, provider by provider (2026)

100万token LLM上下文窗口成本差异达600倍，影响工作负载预算

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] ·

大型语言模型中利用一百万token上下文窗口的成本差异巨大，在不同提供商之间观察到的差异高达600倍。对于主要涉及读取大量上下文的工作负载，如RAG或文档摘要，输入token成本是主要因素。例如，一次80万token的输入调用在GPT-5.5 Pro上大约需要24美元，而在Qwen-Flash上则约为0.04美元。这种显著的成本差异凸显了在选择长上下文任务模型之前，根据实际使用量评估输入token定价的重要性，因为质量差异不一定能证明价格差距的合理性。 AI

影响 强调了长上下文LLM应用中成本分析的关键需求，因为输入token定价可能相差几个数量级。

排序理由 文章分析了现有LLM功能的价格和成本影响，而不是宣布新版本或重大的行业事件。

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100万token LLM上下文窗口成本差异达600倍，影响工作负载预算

报道来源 [1]

  1. dev.to — LLM tag TIER_1 English(EN) · Khavel ·

    What a 1M-token context call actually costs, provider by provider (2026)

    <p>Long-context models are everywhere now — nearly every flagship ships a 1M-token window, and a couple go far past it. What nobody puts in the marketing copy is how wildly the <em>cost of using that window</em> varies.</p> <p>Filling a 1M-token context window <strong>once</stron…

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