国产大模型怎么比价？不看单价看用量

国产大模型的报价单越来越密，同一个能力档位，不同厂商按量计费的价差可能有好几倍，但只盯着单价做决定，很容易买贵。比价的正确顺序是先估用量、再算结构、最后看单价，因为大模型按 token 计费，输入和输出价格不同，长对话还会累积上下文成本，单价低不等于账单低。

单价数字怎么读

主流平台通常按百万 token 报价，且输入与输出分开计价，输出单价往往高于输入。读报价时确认三件事：单位是百万 token 还是千 token；输入输出是否同价；有没有按模型版本分档。有的平台同一品牌下多个版本价格差出一个量级，看错档位，比价从第一步就错了。缓存命中、批量接口等折扣条款也值得看一眼，有些场景能省下可观比例。

单价比不出真实开销的原因

同一项任务在不同模型上的 token 消耗不一样：表达风格啰嗦的模型输出更长，思考型的模型会为推理多花输出 token；长对话里历史记录反复计费，越聊越贵。所以两个模型比价，必须放在同一段提示词、同一个任务上跑，对比「完成任务的总花费」，而不是每百万 token 的标价。工具调用、检索增强这些附加能力，也可能产生额外计费项。

按用量画像分三类比

轻量用户一天几十次短问答，月开销通常很低，选单价适中的通用版本即可，纠结小数点后的价差意义不大；中度用户有固定工作流，比如每天批量改写、摘要，适合拿一周的真实任务做一次成本测算；重度或开发场景建议直接用厂商的价格计算器，代入自己的日均输入输出量，算月度区间。三类人的最优解常常不同，别人的结论参考价值有限。

别忽略清单外的成本

按量计费之外还有几笔账：会员订阅制是否更划算，取决于你的用量是否稳定；上下文越长单价可能越高，部分平台对超长上下文单独定价；文件解析、联网检索等功能有的单独收费；开发接入还要考虑重试带来的重复计费。把这些列成清单逐项核对，比价才完整。

做一张自己的比价表

动手做一张表，列四列：候选模型、输入单价、输出单价、预计月消耗 token。先用一段固定任务在两三个候选上各跑一次，记录实际 token 数，再乘单价填进去。表格每月更新一次，厂商调价和新模型发布都很频繁，拿旧数据比价等于刻舟求剑。数值以各官方定价页为准，促销与限时折扣要注意有效期。

比价还有两个动作别省。一是看计费粒度：有的平台按 token 实时累计，有的按请求次数打包，同样的使用习惯在两种粒度下账单形状完全不同，粒度越细越容易核算到单次任务的成本。二是留证据：把当月的用量截图和当时的定价页存档，厂商调价时你手里的历史数据就是重新选择的依据。比价是持续动作，选错一个月的损失有限，选错一年就要多花不少钱，记录习惯值得从第一天养成。

延伸阅读：API 价目表怎么读、上下文计费梯度是什么、免费额度怎么用最划算。

比价的五个固定动作

• 先估用量，再算结构，最后才看单价
• 同一段提示词、同一个任务上跑对比
• 确认报价单位是百万还是千 token
• 输入输出分开记，输出单价通常更高
• 每月更新一次表，旧数据比不出真实开销

最容易省掉的是最后一条，厂商调价频繁，用旧表比价等于白算。

免费额度能用来比价吗

• 输出比输入贵，是不是该让模型少说点？：控制输出长度确实省钱，但压缩过头会丢信息，先在提示词里明确篇幅要求，再观察质量变化。
• 订阅制和按量计费怎么选？：用量稳定偏重选订阅，用量波动大或偶尔用选按量，两种都试一个月再定也来得及。
• 比价时要考虑缓存与批量折扣吗？：要考虑。部分平台对上下文缓存、批量接口有折扣，命中比例高的场景能省下可观比例，估算时单独列一行。