Benchwright 的一项新分析显示，大型语言模型的实际生产成本可能远超其标价，其中输出令牌和任务解决效率是关键因素。研究强调，在考虑完成任务所需的交互次数时，Claude 3.5 Haiku 对于输出密集型工作负载可能比 GPT-4o mini 更具成本效益。此外，尽管 Gemini 2.0 Flash 在复杂推理方面可能存在局限性，但它被认为是许多常见生产任务的性价比出色的选择。 AI
影响 强调实际大型语言模型生产成本在很大程度上取决于输出令牌使用量和任务解决效率，敦促运营商根据每个任务的成本来选择模型，而不是按令牌定价。
排序理由 本文基于真实数据分析和比较了现有大型语言模型的生产成本，提供了见解，而不是宣布新版本或新产品。
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