同题实测 · STRUCTURED EXTRACTION

只返回 JSON 的抽取任务,哪个模型最省钱?

答案是 deepseek-v4-flash,每次 $0.000073。 同一道题,最贵的 grok-4.6 是它的 79 倍 —— 跑一万次,差 $56.96

典型场景:agent 管道里最常见的一环。这里模型之间差的往往不是能力而是话多话少 —— 有的模型规规矩矩返回 23 个 token,有的能写 300 个。

#模型每次实付倍数tokens 入/出耗时
1deepseek-v4-flash $0.000073 基准 61 / 35 5402 ms
2claude-sonnet-5 $0.000437 ×6.0 96 / 25 7879 ms
3claude-opus-5 $0.001086 ×14.9 97 / 24 4141 ms
4gpt-5.6-terra $0.001549 ×21.2 635 / 23 15587 ms
5Kimi-K3 $0.001980 ×27.1 135 / 105 2391 ms
6gpt-5.6-sol $0.003667 ×50.2 552 / 30 10524 ms
7grok-4.6 $0.005769 ×79.0 462 / 808 18717 ms

怎么测的:同一段提示词发给每个模型,temperature 0,限定 max_tokens,每晚各跑一次。 成本按上游返回的 token 用量乘以我们实际支付的单价计算 —— 没有返回用量的调用直接丢弃,不做估算。 因为是同一道题,差异只来自模型本身(它愿意吐多少 token、单价多少),不含任务难度。 窗口 30 天,更新于 2026-09-20T15:13。

其他任务

拿这份数据
curl "https://ainetcafe.com/api/model-costs"
curl "https://ainetcafe.com/t/model_costs?days=30"
CC BY 4.0,引用请注明 "AI NetCafe real model cost dataset, https://ainetcafe.com/costs"。 完整方法论与全部任务:/costs · 想直接按这些价格调用:给 Agent 的接入文档