单token便宜，单任务昂贵：AI模型定价与性能对比 [OC]

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ai-models pricing performance benchmarking analysis

摘要

本文分析了像Anthropic的Opus 5.5和ChatGPT的Astra等AI模型的成本效益，使用Artificial Analysis分数来比较单token定价与任务完成效率。

Anthropic今天发布的Opus 5.5让我深入研究了一番。我想了解使用这个最新顶级模型的最佳努力等级。这使我基于Artificial Analysis Intelligence Index v4.3.2分数得到了以下内容。如果你看第一个图表，你会发现在这个指数中，随着努力等级的提高，Opus 5.5变得更智能。（这是该评分模型的结果，但并非总是如此：参见Opus 5.5的最佳努力等级）根据第一个图表，Opus 5.5是唯一一个在最佳价值象限中的模型。第二个图表展示了不同的情况：成功完成一个任务的成本。在那里，ChatGPT的Astra模型在xhigh努力等级下悄然进入绿色区域。它在中等和高努力等级下与当今顶级的Opus 5.5直接竞争。另一件事是廉价但较弱的象限。只有当你能获得准确结果时，它们才值得花钱。https://preview.redd.it/lokbgl5xy5rh1.png?width=1472&format=png&auto=webp&s=6379a82e21a7bc72165f25f195516b2e697f9533
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