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English(EN) GPT-6.1 Terra Cost Breakdown: Effort Tokens, the 272K Repricing Rule and Cache Writes

GPT-6.1 Terra 定价详解：成本驱动因素和重新定价规则

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] ·

对 GPT-6.1 Terra 定价的详细分析显示，虽然输入代币定价较低，但实际成本受到推理代币（按输出计费）和超过 27.2K 输入代币的请求会使成本翻倍的重新定价规则等因素的显著影响。缓存机制也增加了复杂性，前缀写入会产生巨额费用，而不同 API 路由的独立缓存会导致重复计费。对于每月 10,000 次的请求量，估计成本为 91.25 美元，其中输出代币占了大部分费用。 AI

影响 为使用先进 LLM 的成本影响提供了清晰的说明，帮助开发人员优化其使用和预算。

排序理由 对特定模型成本结构的详细定价分解和技术解释。

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GPT-6.1 Terra 定价详解：成本驱动因素和重新定价规则

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报道来源 [1]

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

    GPT-6.1 Terra 成本明细：Token 消耗、272K 重新定价规则及缓存写入

    <p>A support workload of 10,000 requests a month on GPT-6.1 Terra, run at the model's default medium effort, prices out at <strong>$91.25</strong> on standard rates, cache writes aside. Output tokens are $75 of that, or 82%. The input price that makes Terra look cheap — $1 per mi…

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