选模型别只看跑分:证据一「埋深」,每答对一题的成本翻了 4.7–7 倍
一项对六家前沿模型的「数据室审计」发现:把答案证据从干净文档挪进带噪声的真实文件堆后,准确率掉 4–18 个百分点,而每答对一题的成本涨了 4.7–7 倍。更关键的是,模型在变难时的行为分成两派——有的学会说『我不确定』,有的照样满分自信地答错。这决定了你该怎么路由与选型。
模型选型
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DeepSeek V4.1-Flash 参数翻倍却更省:一文看懂 KV Cache 重构如何压低长上下文推理成本
DeepSeek V4.1-Flash 主干参数从 284B 涨到 552B,推理成本却不升反降。关键在于对 KV Cache 的系统级重构:CED 架构、跨层共享 KV、FP4 量化,把百万 Token 场景下的显存降到上一代的 1/4 到 1/8。本文拆解方法与数据,并从模型选型角度分析:为什么长上下文 Agent 的真实成本不能只看每 Token 单价。
DeepSeek v4.1 Flash 全面超过 v4 Pro:更便宜的新模型发布,Pro 请求被自动路由过去
DeepSeek 称 v4.1 Flash 在性能、成本、速度上全面超过 v4 Pro,输出与缓存命中价约降 50%,并在 v4.1 Pro 发布前把所有 Pro 请求路由到 Flash 按 Flash 价计费。本文拆解定价与这次「官方路由」对接入方的含义。
Agent 时代的模型选型:为什么只看 token 单价会算错账
Gemini 3.8 Flash 单价没涨,单任务成本却涨了 40%。Agent 模型的真实开销 ≈ 单任务累计生成 token 数 × 单价,速度只决定端到端耗时;只盯单价会选错。从企业接入与路由治理视角拆解。
Qwen 3.8 27B 值不值得接入:一个企业选型视角的实测拆解
Qwen 3.8 27B 是能塞进单机的 Apache 2 视觉模型,但默认推理档位会让成本和延迟失控。从企业接入与成本治理角度拆解它的选型价值。
主流大模型 API 成本怎么算才不踩坑:一套企业选型的实测框架
对比大模型 API 成本,光看输入/输出单价会严重失真。这套框架拆开真实成本的 7 个变量,给出可复用的选型对比表和按请求路由的降本思路。