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 $0.000271。 同一道题,最贵的 gpt-5.6-sol 是它的 28.7 倍 —— 跑一万次,差 $75.04

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 $0.000271 基准 184 / 144 7617 ms
2claude-sonnet-5 $0.001976 ×7.3 259 / 146 12498 ms
3gpt-5.6-terra $0.002643 ×9.8 671 / 109 24463 ms
4claude-opus-5 $0.004942 ×18.2 259 / 146 11802 ms
5grok-4.6 $0.006302 ×23.3 816 / 778 22908 ms
6Kimi-K3 $0.006614 ×24.4 255 / 390 5192 ms
7gpt-5.6-sol $0.007775 ×28.7 755 / 133 15887 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 2026-09-20T15:10。

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