大模型API经济学：五款主流模型价格和选型框架
大模型 API 价格战打了两年，到底现在选哪个最划算？2026 年 9 月主流 API 价格对比（每百万 token）：
[*]GPT-4o：输入 $2.5 / 输出 $10
[*]Claude 3.5 Sonnet：输入 $3 / 输出 $15
[*]DeepSeek-V4：输入 $0.14 / 输出 $0.28
[*]通义千问 Plus：输入 $0.4 / 输出 $1.2
[*]GLM-4 Flash：免费
差了两个数量级。但价格不是唯一指标。怎么选？
选型框架
[*]任务复杂度：简单任务（分类、摘要、翻译）用便宜的就够。复杂任务（代码生成、多步推理、创意写作）用好模型
[*]延迟敏感度：聊天机器人需要 1 秒内响应，选推理速度快的（DeepSeek、GLM）。离线任务不急，选效果最好的
[*]中文能力：中文场景优先国产模型。DeepSeek 和通义千问中文理解比 GPT-4o 强
[*]上下文长度：长文档分析需要 128K+ 上下文。看模型支持的上下文窗口
省钱技巧
[*]分层调用：先让便宜模型判断任务类型，复杂任务再转发给贵的模型
[*]缓存：相同请求缓存结果。很多场景重复请求占 30%+
[*]量化：本地部署用 4bit 量化版，速度更快成本更低
[*]Prompt 精简：多余的废话浪费 token。精简 prompt 一年省 30%
https://www.metk.cn/img/posts/ai_api_econ.jpg 发发呆，回回帖，工作结束~ 发发呆，回回帖，工作结束~ 说实话投入产出比得看行业，我们做传统制造的算下来还不如人工。 这类任务最后往往还是人在兜底，模型只承担初筛。 最容易被忽略的是评估环节，没有好的评测集根本没法优化。 这个结论我保留意见，至少在我们行业不太成立，可能跟样本有关。 现在工具链更新太快，半年前的最佳实践今年可能就过时了。 关键还是数据质量，模型再强喂垃圾也是白搭。 真正的成本在维护，模型换代太快，跟进要持续投人。