一位开发者分析了不同大型语言模型 (LLM) 在特定工作负载下的使用成本，发现价格差异显著。对于每个请求需要 4,000 个输入 token 和 1,000 个输出 token 的任务，GPT-6 Luna 的成本效益最高，10 美元大约可以支持 11,111 次请求。相比之下，Gemini 3.8 Flash 大约支持 1,481 次请求，而 Claude Sonnet 5.5 在相同预算下仅支持约 556 次请求。分析强调，虽然 token 价格是因素之一，但完成任务所需的请求次数对于整体应用经济性至关重要，并且输出 token 的成本可能不成比例地影响开支。 AI
影响 强调了 token 定价和请求效率如何显著影响大规模部署 LLM 驱动的应用程序的经济性。
排序理由 对特定 LLM 工作负载的 API 定价和成本效益分析。
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