LLM token定价激励低价值输出，推高成本

当前大型语言模型的按token计费模式造成了利益不一致，即提供商有动力生成更多token，即使它们价值不高或重复。这种“过度思考税”导致用户成本膨胀，迫使工程师实施缓存和本地模型路由等变通方法，从而扭曲软件架构，甚至可能激励提供商谎报token数量。提出的一些解决方案包括按字符收费或关注基于价值的定价，而不是token数量。 AI

影响 当前基于token的LLM定价模式造成了经济效率低下和开发者的架构妥协，可能导致更高的成本和次优的系统设计。

排序理由 文章讨论了当前LLM定价模式造成的经济影响和架构变形，提供了有观点的分析，而非事实性公告。

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