最具成本效益的大语言模型（LLM）取决于具体任务，而不是单一最便宜的选项。输入和输出代币价格、上下文窗口限制以及输入与输出代币的比例等因素，都会显著影响特定工作的最便宜模型。例如，聊天机器人可能偏爱输入价格较低的模型，而需要大量输出的编码代理可能优先考虑输出费率较低的模型。资格标准，如上下文窗口大小或视觉能力，在确定特定工作负载的可行且最终最便宜的模型方面也起着至关重要的作用。 AI
影响 强调优化大语言模型成本需要针对任务选择模型，影响基础设施和部署策略。
排序理由 文章讨论了不同任务的大语言模型定价策略和成本效益，而不是发布新产品或研究。
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