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English(EN) Cache-read prices are where LLM bills quietly diverge: 50 models compared

LLM缓存读取价格显著分化，影响总成本

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] ·

对大型语言模型（LLM）定价的比较显示，通常被忽视的缓存读取成本对总体费用有重大影响。虽然表面价格关注每百万输入/输出令牌的费用，但重复使用缓存提示的成本可能相差20到50倍。这种差异意味着，初始价格相似的模型在上下文重复使用时，总成本可能大相径庭，从而影响基于代理的工作流程的可行性。一些模型，如Mistral Small 4和Mistral 3系列，并未公布缓存读取价格，使得缓存工作负载的成本建模变得困难。 AI

影响 强调了被忽视的定价因素如何极大地改变LLM在代理和长上下文应用中的成本效益。

排序理由 对现有定价数据的分析，而非新的发布或事件。

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LLM缓存读取价格显著分化，影响总成本

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报道来源 [1]

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

    缓存读取价格是LLM账单悄然分化的领域：50款模型对比

    <p>Most LLM price pages lead with input and output cost per million tokens. That number is easy to compare and easy to misread. Cache reads change the bill by a factor of 20 to 50, and the discount is not uniform across vendors, so two models with the same input price can end up …

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