对 Anthropic 的 Claude 和 DeepSeek 模型进行的比较突出表明，虽然 DeepSeek 提供显著更低的每代币成本，并且具有开放权重和可自托管的优势，但 Claude 在复杂任务的一致性和可靠性方面表现出色。文章认为，每代币成本是一个不足够的指标，真正的衡量标准应该是每次成功结果的成本，并计入失败率和人工审查时间。对于需要高准确性和可靠性的关键应用，特别是涉及结构化输出或多步代理链的应用，Claude 的更高一致性可能证明其成本更高是合理的。 AI
影响 强调了 LLM 使用的真实成本取决于任务成功率，而不仅仅是代币价格，从而影响关键应用的采用决策。
排序理由 文章提供了对两个 LLM 的比较分析，重点关注成本和性能的权衡，而不是新发布或重大的行业事件。
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