LLM 提供商的定价页面常常模糊了使用其模型的真实成本，实际账单可能比初步估计高出三倍。这种差异源于多种因素，包括工作负载相关的 token 比例、提供商之间 tokenizer 效率的差异，以及 prompt 缓存和批处理等节省成本的功能未被充分利用。此外，速率限制重试可能会产生意外费用，进一步增加开支。 AI
影响 强调了 LLM 使用中的显著隐藏成本，敦促运营商优化 token 比例、缓存和批处理以提高成本效益。
排序理由 文章讨论了 LLM 的定价和节省成本的策略，而非新发布或重要的行业事件。
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