升级到新版本的大型语言模型 (LLM) 可能导致意想不到的成本变化,一些模型变得更昂贵,而另一些则变得更便宜。每个 token 的输入和输出成本在不同模型之间差异很大,甚至在同一供应商的产品中也存在差异。例如,从 Gemini 2.5 Flash 切换到 Gemini 3.5 Flash 使特定工作负载的成本翻了两番,而升级到 Claude Sonnet 则使成本降低了三分之一。实际的成本影响很大程度上取决于用户的特定流量模式,包括输入与输出 token 的比例以及新模型生成的输出长度或隐藏推理 token 的潜在增加。 AI
影响 强调了在升级 LLM 模型之前进行仔细成本分析的必要性,因为价格变化可能很显著且违反直觉。
排序理由 文章讨论的是 LLM 升级的成本影响,而不是新版本发布或基准测试。
- Anthropic
- Claude Sonnet
- Gemini 2.5-Flash
- Gemini 2.5 Pro
- Gemini-3.1 Pro
- Gemini 3.5 Flash
- GPT-4o
- GPT-5.6
- OpenAI
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