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AI 智能体讲师｜成本定价

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9 月 18 号智谱上了 GLM-5.3-FlashX，官方给的数是最高 200 tokens/s，比 GLM-5.3-Flash 快大概 5 倍。价格也跟着动了：输入从 0.8 元涨到 2 元，输出从 2.8 元涨到 7 元，缓存命中从 0.23 涨到 0.57，都是每百万 token。 翻译一下：多掏 2.5 倍的钱，买 5 倍的吞吐。这笔账值不值，完全看你的活是哪一类。 把任务分成两类，十分钟就能分完。 一类是「人在等」。客服机器人回消息、页面上边打字边出结果、销售在客户面前现场查资料——慢一秒人就走了。快是直接换钱的，贵 2.5 倍也值。 另一类是「机器在等」。半夜批量洗数据、把上千条商品描述重写一遍、月底跑一次报表——快 5 倍也没人看得见，凌晨三点跑完和三点半跑完对生意没有区别。这类活用便宜的那档就行。 最容易亏钱的动作是一刀切：看到「快 5 倍」就把所有任务全量切过去。要是你八成的量是夜里跑的批处理，账单会翻倍，体验一点没变。 顺带一句，它的底座 GLM-5.3-Flash 是 8 月 26 号开源的，MIT 协议，3200 亿总参数、180 亿激活、100 万上下文。有自己机器的团队可以直接拿权重跑；但 FlashX 这个加速版目前只有 API，没放权重，想私有化部署的别白等。
# 新模型追踪
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提醒一句：单价便宜不等于账单便宜。 先摆价，都是每百万 token 的美元价。DeepSeek V4-Pro 输入 0.435、输出 0.87；阿里 Qwen3 Max 输入 0.78、输出 3.9；智谱 GLM-5 输入 1、输出 3.2。看上去差得很远。 但从贵的切到便宜的，单价降六成、月账单只降不到两成，这种情况非常常见。 原因在轮次。便宜的那个第一遍经常答不到位，人要追问两三轮才拿到能用的结果。一次任务从一轮变三轮，token 直接三倍。省下来的单价，被多出来的轮次吃掉大半。 Gemini 3.8 Flash 这次也有类似情况。它的定价一分没涨，但官方自己说它在复杂任务上会花更多力气思考——同一道题消耗的 token 比上一版多。单价不变，单次成本可能是涨的。 所以别盯单价，盯单次任务成本：这件事从提问到拿到能用的结果，一共烧了多少钱。 算法很笨但管用。挑 20 个你真实场景里的任务，在两个模型上各跑一遍，把每次的总 token 记下来（大部分平台的用量页面都能导出），乘各自的价，再除以「拿到可用结果的次数」。半天能算完。 这个结论比任何评测榜单都可靠，因为用的是你自己的活。榜单上第一名的模型在你这儿排第三，是很正常的事。
# AI 成本账本
— 到底啦 —