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] · 2026-07-10 11:43

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。

在 dev.to — LLM tag 阅读 →

基础设施

AI 生成摘要 · Google Gemini · 来自 1 个来源。我们如何撰写摘要 →

本文如何被排名

Signal score: 0 / 100; Composite score across the factors below. Higher = stronger signal that this story matters right now.
Newsworthiness bucket: Commentary; 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。
Source corroboration: Single-source cluster; Only one publisher covered this so far. Single-source stories can still rank when the publisher is high-authority, but they lack cross-source corroboration.
Topics: infra; Editorial topic classification. Feeds into how the story surfaces on /topic/<slug> hub pages and into the per-entity coverage mix.
AI-industry relevance: High; Clearly on-topic for AI-industry coverage.
Story freshness: 51 days old; Aged out of breaking-news scoring windows; ranking reflects the durable signal from the full source set.

完整方法见我们的编辑标准。

报道来源 [1]

dev.to — LLM tag TIER_1 English(EN) · Khavel · 2026-07-10 11:43

每次100万token的上下文调用实际成本是多少，按提供商划分（2026年）

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 cost of using that window varies. Filling a 1M-token context window once</stron…

本文如何被排名

报道来源 [1]

每次100万token的上下文调用实际成本是多少，按提供商划分（2026年）

相关实体

相关话题