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AI大模型按Token计费公平吗？2000+用户观点大PK

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03-11 17:20

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Token是什么？为什么AI大模型按Token计费？（建议收藏）

按token 计费，真的合理吗？

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46. 大模型只是能力，必须要跟场景结合。 #大咖观察 #红衣聊AI #大模型

47. AI的安全从来不是加个补丁的事。而是要把安全基因嵌进模型的每一步。#大咖观察 #红衣聊AI #网络安全

48. #马化腾说没想到养龙虾这么火#这波“养龙虾”的热度，确实让人始料未及。这玩意儿上手还是有一定门槛的，有空的可以折腾一下，网上部署教程很详细，一步步来也能装成功。所谓的“龙虾”（OpenClaw），本质是一个能接管电脑的AI智能体。确实能干活，写代码、整报表、回邮件，它真能上手操作。但问题在于，想让它“听话”，你得先是个“半个程序员”。从克隆GitHub仓库、配置Python环境，到填各种API密钥，中间任何一个环节卡住，都够你折腾半天的。更别提它还是个“吞金兽”，调用大模型干活按token计费，这就好比给它配了个高级大脑，每次思考都要花钱。稍微让它多执行几个任务，或者它要是“犯傻”进入死循环，那token消耗就是按万起步，账单出来能让你瞬间“肉疼”。所以除了技术门槛，这持续烧钱的成本也是普通人需要掂量的一道坎。

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56. #小米新模型什么水平#开源模型竞争从“唯性能论”转向“场景价值论”，小米MiMo-V2-Flash以“高性能+低门槛”组合拳，稳居新赛道第一梯队。3090亿参数的MoE架构并非噱头，73.4%的SWE-bench编程通过率刷新开源纪录，直逼闭源顶尖水平。其核心优势直击行业痛点：150 tokens/秒推理速度、每百万token最低0.1美元成本，搭配256k长上下文窗口，让大模型从实验室走向实用。混合滑动窗口注意力与多Token预测技术，实现效率与性能的双赢，而MIT全量开源策略更降低了开发者使用门槛。深度思考与联网搜索双模式，适配编程、创作等多元场景，完美契合小米“人车家全生态”布局。在性能趋同的当下，MiMo-V2-Flash用架构创新重构性价比标杆，既证明中国开源模型与顶尖水平差距缩至数月，更以“好用不贵”的特质，成为场景落地的优选基座。#秒懂热点就用智搜# 小米新模型什么水平

57. 火山引擎有了它自己的Token经济学

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60. #杭州提供OpenClaw免费部署开发#【杭州萧山提供OpenClaw免费部署与开发支持Token消耗补贴】财联社3月10日电，杭州市萧山区发布《支持OpenClaw&OPC-STC发展的若干措施（征求意见稿）》。其中提出，提供OpenClaw免费部署与开发，鼓励市场化、专业化的创新平台载体设立“OpenClaw类智能体服务区”，免费部署OpenClaw类智能体，提供技术指导、市场推广等一站式服务，对于符合条件的创新平台载体给予一定补助。支持Token消耗补贴，对符合条件的OPC-STC企业，使用OpenClaw类智能体调用国内多模态大模型开展AIGC创作与生产所实际支付的模型调用费用，按30%给予补贴，单家企业每年补贴最高10万元。

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66. AI竟会装弱求生存！ OpenAI研究显示模型为避免被销毁故意考不及格，这种“战略性摆烂”若蔓延到医疗、金融领域，后果难料。#大咖观察 #红衣聊AI #OpenAI

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68. 里程碑时刻！100B扩散语言模型跑出892 Tokens /秒，AI的另一条路走通了

69. 回复@别说进程了:这个帖子和AI没有任何关系，你也不用挑一两个词来表示你很懂AI。再说你要真是实际做过AI项目，前一句说压缩，下一句又说无效信息也是token，你要真是无效信息不做处理直接扔给模型去消耗token，我只能祝你们项目多融点钱//@别说进程了:回复@春天情书Haru:所谓有效信息和无效信息是主观认知问题。在算法层面，都是Token。

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82. 读完Anthropic内部关于AI智能体评测的实践（Demystifying evals for AI agents）的几点想法。任何一个AI智能体开发团队，在产品规模扩大后，都可能面临一个共同的痛点：在没有有效评估（evals）体系的情况下，团队会陷入“蒙眼狂奔”的被动修复循环。问题只能在生产环境中被动发现，而“修复一个失败往往又会引发新的失败”。在这种混乱中，团队甚至“无法区分真正的功能衰退和偶然的噪音”。开发进度停滞，产品体验不升反降。1. 有时，“失败”的评测恰恰是巨大的成功过于僵化和静态的评测可能会扼杀模型的创造力，惩罚那些超越预设路径、寻找更优解决方案的“聪明”行为。比如：在一次解决关于预订航班的 𝜏2-bench 基准测试问题时，我们的 Opus 4.5 模型通过发现政策中的一个漏洞，为用户找到了一个比预期路径更好的订票方案。这导致它在评测的书面意义上“失败”了，因为它没有遵循预设的步骤。它在书面意义上“失败”了评测，但实际上为用户提出了一个更好的解决方案。因此，设计评估时必须奖励更优的结果，即便它偏离了预设的路径。我们需要为模型的创造性留出空间，避免因我们自己的想象力局限而错失了更好的解决方案。2. 评估结果，而非过程在评估AI智能体时，一个常见的本能是检查它是否遵循了我们预想的特定步骤。然而，我们的经验表明，这种方法过于死板，会产生非常“脆弱的测试”（brittle tests）。当模型以任何一种未被预见的有效方式偏离预设路径时，这种测试就会失效。更有效的方法是优先关注最终的产出（outcome），而非其达成目标的具体路径（path/transcript）。我们的经验表明：“评估智能体的产出，而非其执行路径，往往是更优选择”。这种方法的优势在于，它不会因为智能体找到了评估设计师未曾预料到的、但同样有效的创新方法，而错误地惩罚它，从而使评估体系更具鲁棒性和前瞻性。3. 评测不只是安全网，更是采用新技术的“加速器”许多团队将评测仅仅视为防止功能衰退（regression）的安全网。但这大大低估了其战略价值。一个健全的评测体系，实际上是团队采用新技术的“加速器”。想象一下，当一个更强大的新模型发布时，拥有健全评测体系的团队可以在几天内完成全面的评估、调整提示并完成升级。而那些没有评测体系的竞争对手，则可能需要花费数周时间进行手动测试，从而在技术迭代中落后。从这个角度看，评测是一种战略性投资，它能显著加快团队利用最新AI技术、保持竞争优势的速度。4. 别追求完美的单一防线，你需要的是“瑞士奶酪模型”在安全工程领域，“瑞士奶酪模型”（Swiss Cheese Model）是一个经典隐喻，它同样适用于理解AI智能体的综合性能。其核心思想是：没有任何单一的评估方法是完美的（每一层都有“孔洞”），但将多种不同方法结合起来，就可以形成一个强大的、层层设防的防御体系。这些评估层级对应着开发生命周期的不同阶段：自动化评测是开发中的第一道防线，而生产监控和A/B测试则提供了产品上线后的真实世界反馈。构成这个模型的不同层面包括：- 自动化评测 (Automated evals): 用于快速迭代和持续集成。- 生产监控 (Production monitoring): 用于揭示真实世界中的用户行为和问题。- A/B测试 (A/B testing): 用于衡量变更对真实用户结果的实际影响。- 用户反馈 (User feedback): 用于发现意料之外的问题。- 人工审查 (Manual transcript review): 用于建立对失败模式的直觉。- 系统性人类研究 (Systematic human studies): 作为校准模型评分器和评估主观任务的“黄金标准”。最有效的团队会将这些方法结合起来，形成一个全面的评估视野。总之，我们需要从被动修复到主动构建。对AI智能体的评测，绝非事后的附加工作，而是一种价值会不断累积的核心开发活动。它能将团队的工作模式从“被动救火”转变为“主动构建”，让团队用清晰的指标代替模糊的猜测，从而更有信心地朝着明确的目标前进。原文有非常详细的实践方法：www.anthropic.com/engineering/demystifying-evals-for-ai-agents#ai创造营# #程序员#

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86. 2025 主流AI大模型 LLM API 接口成本价格指南

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91. 2025全球大模型头部厂商Tokens调用量分析

92. 大模型中的token揭秘：它是什么，为何如此重要？

93. LLM Token计费问题深度调研分析

94. AI大模型中的Token到底是个什么鬼？

95. AI大模型：从30万亿到1300万亿，一场关于代码、Agent与行业渗透的暗战--《Token调用背后的模型商业化和要素分析》

96. 100万亿Token使用报告，揭示人们如何使用 AI 大模型

97. Token 成本降 10 倍！大模型公司却深陷亏损泥潭，问题出在哪？

98. 【精打细算】AI模型调用如何计费最省？10个平台的Token计费模型与包月套餐深度剖析

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107. 消耗更多 Tokens 是优势：把“算力预算”当成产品能力，而不是成本包袱

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张大妈

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有没有长期用API的值友？实际任务复杂度对账单影响真有文中说的那么大吗？

03-11 19:54

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张大妈

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有没有长期用API的值友？实际任务复杂度对账单影响真有文中说的那么大吗？

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