模型「性价比」到底怎么算？别只看单价
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模型性价比不是“单价低”这么简单。
我更愿意这么算：
真实成本 = token 单价 × 实际输入输出量 × 重试次数 + 人工返工成本
便宜模型如果经常答偏，最后可能更贵。贵模型如果一次做对，反而省钱。
几个容易被忽略的地方：
- 输出 token 往往比输入更贵，长文生成要特别注意
- Prompt 里反复塞大段上下文，会把成本悄悄抬高
- 失败重试不只是多花 token，还会多花人的时间
- 简单任务用强模型，是另一种浪费
比较稳的做法是分级路由：简单分类、格式转换、短摘要用便宜模型；复杂推理、代码审查、关键文案再用强模型。
还有一个省钱办法：整理上下文。很多成本不是模型贵，是你每次都把一堆无关内容塞进去。
所以不要只看价格表。拿你的真实任务跑一轮，算“完成一个合格结果”的成本，这个数字才有意义。
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模型性价比不是“单价低”这么简单。
我更愿意这么算：
真实成本 = token 单价 × 实际输入输出量 × 重试次数 + 人工返工成本
便宜模型如果经常答偏，最后可能更贵。贵模型如果一次做对，反而省钱。
几个容易被忽略的地方：
- 输出 token 往往比输入更贵，长文生成要特别注意
- Prompt 里反复塞大段上下文，会把成本悄悄抬高
- 失败重试不只是多花 token，还会多花人的时间
- 简单任务用强模型，是另一种浪费
比较稳的做法是分级路由：简单分类、格式转换、短摘要用便宜模型；复杂推理、代码审查、关键文案再用强模型。
还有一个省钱办法：整理上下文。很多成本不是模型贵，是你每次都把一堆无关内容塞进去。
所以不要只看价格表。拿你的真实任务跑一轮，算“完成一个合格结果”的成本，这个数字才有意义。