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English(EN) You cannot predict what an LLM call will cost before you make it

LLM 调用成本估算失败，事后对账是关键

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] ·

在调用大型语言模型（LLM）之前估算其成本，已被证明是实施支出上限不可靠的方法。最近使用 OpenRouter 和 `openai/gpt-oss-20b:free` 模型进行的实验显示，调用前的估算非常不准确，尤其是在未指定 `max_tokens` 的调用中，成本常常被严重低估。这种不准确性意味着，收紧上限以防止超支也会阻止合法的调用，而放宽上限以允许有效使用则会允许那些不受限制且昂贵的调用，而上限本应阻止这些调用。最有效的方法似乎是在每次调用后进行成本对账，并在达到累计上限时停止，接受单次调用可能超支作为功能性预算管理的权衡。 AI

影响 突显了 AI 开发人员和企业在管理 LLM 支出方面面临的关键运营挑战，并提出了一种更可靠的基于对账的方法。

排序理由 文章讨论了 LLM API 调用成本估算的实际挑战和局限性，并就替代解决方案提出了观点。

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LLM 调用成本估算失败，事后对账是关键

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文章讨论了 LLM API 调用成本估算的实际挑战和局限性，并就替代解决方案提出了观点。
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报道来源 [1]

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

    在调用大型语言模型之前，你无法预测其成本

    <p>I spent a week building spending caps for AI agents on an assumption that turned out to be wrong, and the way it was wrong is more interesting than the feature.</p> <p>The assumption is the obvious one. Before making a model call, estimate what it will cost. If that estimate b…

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