@omarsar0: 我一直说这些模型的token效率被低估了。对这些模型要更有野心。尝试不同……

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摘要

Omar认为AI模型的token效率被低估，并引用Artificial Analysis的报告，指出DeepSeek完成基准测试任务的成本比Fable低105倍。

我一直说这些模型的token效率被低估了。对这些模型要更有野心。尝试不同的评估框架。 智能便宜到无需计量的时代已经到来！
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缓存时间: 2026/08/03 09:39

我一直说这些模型的 token 效率被低估了。对这些模型要更大胆一些。试试不同的 harness（工作框架）。

按需计量的智能已经太便宜了，这时代已经来了！

Cline（@cline）： 虽然 DeepSeek V4-Flash 在每 token 价格上明显更便宜，但如果因为交互轮次更多导致单任务总成本更高，那么这个价格优势可能会产生误导。

不过，@ArtificialAnlys 报告称，DeepSeek 完成与 Fable 相同的基准测试任务，成本却低了 105 倍。

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每百万Token的价格毫无意义

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本文认为，由于分词器和Token效率的差异，按每百万Token价格比较AI模型会产生误导。文章提供了一个基准成本分析，表明每Token价格较高的模型在完成每个任务时反而可能更便宜，其中DeepSeek V4 Pro是一个突出的成本效率异常值。

同一AI模型。更好的结果。更低的成本。

Reddit r/AI_Agents

作者认为，AI编码工具链和模型路由与模型本身同样重要，分享了使用Oh-My-Pi和OpenCode进行的测试，这些测试减少了token使用量和错误，并推荐针对高容量、轻量级任务采用分层模型订阅。