同题实测 · SUMMARIZATION

把一段技术文字压成三个要点,哪个模型最省钱?

答案是 deepseek-v4-flash,每次 $0.000223。 同一道题,最贵的 claude-fable-5 是它的 35 倍 —— 跑一万次,差 $75.85

典型场景:批量处理文档、网页、日志。输入固定而输出长度由模型自己决定 —— 这正是标价算不出实付的地方。

#模型每次实付倍数tokens 入/出耗时
1deepseek-v4-flash $0.000223 基准 178 / 227 4692 ms
2claude-sonnet-5 $0.001464 ×6.6 206 / 137 4846 ms
3GLM5.2 $0.001612 ×7.2 182 / 400 15637 ms
4Kimi-K3 $0.002849 ×12.8 177 / 202 9647 ms
5claude-opus-4-8 $0.003924 ×17.6 206 / 155 4781 ms
6claude-fable-5 $0.007808 ×35.0 206 / 154 4798 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 2026-08-06T11:59。

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