事情是怎么开始的一个很普通的问题最近Claude官方不是发布了claude-opus-4.8嘛我就想着去查一下价格我打开官网---看价格--结束。价格确实很美丽但是我的钱包很差劲思来想去我便开始走上了“不归路”。于是我开始在浏览器里面一个个搜ClaudeAzureAnthropic各种聚合平台各种 API 中转站.....打开第20个网页的时候我开始怀疑人生了开始不相信我的眼睛开始几个网页来回跳转对不明明是同一个模型不同的平台为什么价格完全不一样我发现了一个离谱现象同一个claude-opus-4.8 价格差几十倍平台输入价(M)输出价(M)缓存价(M)平台1¥0.80¥4¥0.08平台2¥1¥5¥0.10平台3¥1¥5¥0.10平台4¥1.50¥7.50¥0.15平台5¥2.25¥11.25¥0.23平台6¥2.50¥12.50—平台7¥2.50¥12.50¥0.25平台8¥3¥15¥0.30平台9¥3¥15¥0.30平台10¥3.18¥15.90¥0.32平台11¥3.90¥19.50¥0.39平台12¥4¥20¥0.40平台13¥4.08¥20.40¥0.41平台14¥4.80¥24¥0.48平台15¥4.80¥24¥0.48平台16¥4.80¥24¥0.48平台17¥5¥25—平台18¥5¥25¥0.50平台19¥5.40¥27¥0.54平台20¥8¥40¥0.80平台21¥15.75¥78.75¥1.57平台22¥20.75¥103.75¥2.08平台23¥25¥125¥2.50平台24官网¥33.85¥169.24¥33.80最低的输入价是0.8最高的是官网33.85其他的基本上都在1-8之间只有少数几家是在15-25就一个模型就有这么多不同的价格一开始我以为有人标错了来来回回看了好几遍才发现原来问题出在来源不同我表格中记录的这些有官网和中转还有三方聚合的线路不同线路我没有写出来但是大概有20多条线路计费方式不同有些平台有起充门槛价格就相对便宜点但是如果是第一次接触到这个平台很少有人一上来就充个大几十或者是大几百的基本上都是要充小部分试一下的有些平台起充就是1元但是模型的价格相对会贵一点价格背后到底差在哪我把我看过的网页做了一下简单的分类主要有以下4类:1.官方最容易理解简单来讲就是直接向模型厂商购买比如 国外的OpenAI、Anthropic 国内的deepseek特点来源最明确稳定性通常最好文档最完善价格一般也是最高售后也更有保障适合企业客户对稳定性要求高的团队2.云服务商云厂商把模型接进自己的平台例如 国外Azure、AWS、Google Cloud 国内阿里云火山云等特点统一管理方便可以和现有云服务一起使用企业采购流程比较成熟适合已经在使用云服务的团队3.聚合平台把多个模型厂商的能力聚合到一个平台一个账号就能调用多个模型。比如硅基流动特点接入方便支持模型多不需要分别注册多个账号价格通常介于官方和中转之间适合开发者创业团队需要频繁切换模型的人4.中转服务通过兼容接口、转发线路或二次封装的方式提供模型能力也是目前市场上价格差异最大的部分。特点价格跨度非常大有的比官网便宜很多有的甚至比官网更贵稳定性差异也比较明显适合对成本比较敏感的用户个人创业者于是我开始整理数据最开始我只是想简单的记录一下主要是为了方便自己查询就只记录模型输入价格输出价格缓存价格平台可是到后面越整理越多从几个模型变成几十个模型从几个平台变成几十个平台。直到有一次和朋友聊天才知道原来很多人都在重复做同样的事情。每次选模型查价格。查平台。查稳定性。查支持情况。大家都在重复劳动每次也都要来来回回去对比。比价格更有意思的发现最便宜的不一定最省钱其实一开始我最关注的是输入价格谁便宜就排前面后来发现事情没这么简单。举个例子我统计的 24 个平台里。平台1的输入价格只有¥0.8 / 百万Token而平台24的价格是¥33.85 / 百万Token两者相差超过 42 倍。看到这里很多人第一反应都是那肯定选平台1我一开始也是这么想的。但继续往下看数据后发现有些低价平台虽然便宜但稳定性只有 60%~70%。有些甚至更低请求失败以后程序会自动重试。重试一次就意味着同样的问题要重新消耗一次 Token。如果一天调用量很大最后省下来的单价优势可能被重试成本吃掉不少。所以很多团队真正算账的时候。已经不只是看单价了。而是在看稳定性响应速度成功率以及最终的真实成本。缓存能力对成本影响比想象中大后来我又发现了一个很多人容易忽略的东西。缓存价格。一开始我甚至没太关注这一栏后来仔细看数据的时候。我人都傻了。同样是 Claude Opus 4.8。平台1缓存价格¥0.08 / 百万 Token平台24缓存价格¥33.8 / 百万 Token差了超过 400 倍。如果你的业务经常使用固定提示词固定系统角色相似上下文缓存命中率会非常高。这个时候。真正决定成本的可能不是输入价格。而是缓存价格。很多人盯着输入价格看半天。最后却忽略了最影响成本的地方。不同平台的真实成本其实不一样后来我尝试换了一个思路。不看单价。只看最终账单。假设两家公司。每个月都调用 1 亿 Token。表面上看。平台A比平台B便宜很多。但如果平台A稳定性低平台A重试率高平台A缓存能力差最终实际花费可能反而更高。这也是为什么后来我发现。大家讨论模型的时候。聊的已经不是哪个模型最强。而是哪个平台最适合自己的场景。因为影响成本的因素。远远不只是价格表上的那个数字。查到第20个网页的时候。后来我决定把这些东西整理到一起我想解决的不是推荐大家用哪个模型。而是把选模型之前最容易被忽略的信息整理清楚。比如价格到底差多少缓存成本怎么算平台稳定性怎么样同样调用量下真实成本是多少说白了。就是让大家少一点信息差。少一点重复踩坑。我们目前在整理什么我们现在主要整理五类信息模型价格、缓存价格、供应商来源、稳定性数据以及不同场景下的使用成本。说白了不是想告诉大家“哪个模型最好”。而是想让大家在选模型之前先把价格、稳定性和真实成本看明白。做这个过程中的最大收获做完这轮整理后我最大的感受是模型选型不能只看排行榜。真正落到使用里影响最大的往往是三件事成本、稳定性、适不适合自己的业务场景。有时候最贵的不一定最好。最便宜的也不一定最省钱。写在最后做这件事之前我一直以为模型选型最重要的是能力。做完以后才发现。很多团队真正头疼的其实是信息差。价格在哪里看。缓存怎么算。平台稳不稳。同一个模型为什么差这么多。这些问题远比排行榜更实际。如果重新来一次。我大概率不会再打开那二十多个网站。但如果没经历过这次折腾。可能也不会发现这些问题。后来我把整理的数据做成了一个公开页面。至少下次再查价格的时候。不用再一个网页一个网页翻了。Oken.ai
为了查Claude Opus 4.8 价格，我连续打开了 20 多个网站
事情是怎么开始的一个很普通的问题最近Claude官方不是发布了claude-opus-4.8嘛我就想着去查一下价格我打开官网---看价格--结束。价格确实很美丽但是我的钱包很差劲思来想去我便开始走上了“不归路”。于是我开始在浏览器里面一个个搜ClaudeAzureAnthropic各种聚合平台各种 API 中转站.....打开第20个网页的时候我开始怀疑人生了开始不相信我的眼睛开始几个网页来回跳转对不明明是同一个模型不同的平台为什么价格完全不一样我发现了一个离谱现象同一个claude-opus-4.8 价格差几十倍平台输入价(M)输出价(M)缓存价(M)平台1¥0.80¥4¥0.08平台2¥1¥5¥0.10平台3¥1¥5¥0.10平台4¥1.50¥7.50¥0.15平台5¥2.25¥11.25¥0.23平台6¥2.50¥12.50—平台7¥2.50¥12.50¥0.25平台8¥3¥15¥0.30平台9¥3¥15¥0.30平台10¥3.18¥15.90¥0.32平台11¥3.90¥19.50¥0.39平台12¥4¥20¥0.40平台13¥4.08¥20.40¥0.41平台14¥4.80¥24¥0.48平台15¥4.80¥24¥0.48平台16¥4.80¥24¥0.48平台17¥5¥25—平台18¥5¥25¥0.50平台19¥5.40¥27¥0.54平台20¥8¥40¥0.80平台21¥15.75¥78.75¥1.57平台22¥20.75¥103.75¥2.08平台23¥25¥125¥2.50平台24官网¥33.85¥169.24¥33.80最低的输入价是0.8最高的是官网33.85其他的基本上都在1-8之间只有少数几家是在15-25就一个模型就有这么多不同的价格一开始我以为有人标错了来来回回看了好几遍才发现原来问题出在来源不同我表格中记录的这些有官网和中转还有三方聚合的线路不同线路我没有写出来但是大概有20多条线路计费方式不同有些平台有起充门槛价格就相对便宜点但是如果是第一次接触到这个平台很少有人一上来就充个大几十或者是大几百的基本上都是要充小部分试一下的有些平台起充就是1元但是模型的价格相对会贵一点价格背后到底差在哪我把我看过的网页做了一下简单的分类主要有以下4类:1.官方最容易理解简单来讲就是直接向模型厂商购买比如 国外的OpenAI、Anthropic 国内的deepseek特点来源最明确稳定性通常最好文档最完善价格一般也是最高售后也更有保障适合企业客户对稳定性要求高的团队2.云服务商云厂商把模型接进自己的平台例如 国外Azure、AWS、Google Cloud 国内阿里云火山云等特点统一管理方便可以和现有云服务一起使用企业采购流程比较成熟适合已经在使用云服务的团队3.聚合平台把多个模型厂商的能力聚合到一个平台一个账号就能调用多个模型。比如硅基流动特点接入方便支持模型多不需要分别注册多个账号价格通常介于官方和中转之间适合开发者创业团队需要频繁切换模型的人4.中转服务通过兼容接口、转发线路或二次封装的方式提供模型能力也是目前市场上价格差异最大的部分。特点价格跨度非常大有的比官网便宜很多有的甚至比官网更贵稳定性差异也比较明显适合对成本比较敏感的用户个人创业者于是我开始整理数据最开始我只是想简单的记录一下主要是为了方便自己查询就只记录模型输入价格输出价格缓存价格平台可是到后面越整理越多从几个模型变成几十个模型从几个平台变成几十个平台。直到有一次和朋友聊天才知道原来很多人都在重复做同样的事情。每次选模型查价格。查平台。查稳定性。查支持情况。大家都在重复劳动每次也都要来来回回去对比。比价格更有意思的发现最便宜的不一定最省钱其实一开始我最关注的是输入价格谁便宜就排前面后来发现事情没这么简单。举个例子我统计的 24 个平台里。平台1的输入价格只有¥0.8 / 百万Token而平台24的价格是¥33.85 / 百万Token两者相差超过 42 倍。看到这里很多人第一反应都是那肯定选平台1我一开始也是这么想的。但继续往下看数据后发现有些低价平台虽然便宜但稳定性只有 60%~70%。有些甚至更低请求失败以后程序会自动重试。重试一次就意味着同样的问题要重新消耗一次 Token。如果一天调用量很大最后省下来的单价优势可能被重试成本吃掉不少。所以很多团队真正算账的时候。已经不只是看单价了。而是在看稳定性响应速度成功率以及最终的真实成本。缓存能力对成本影响比想象中大后来我又发现了一个很多人容易忽略的东西。缓存价格。一开始我甚至没太关注这一栏后来仔细看数据的时候。我人都傻了。同样是 Claude Opus 4.8。平台1缓存价格¥0.08 / 百万 Token平台24缓存价格¥33.8 / 百万 Token差了超过 400 倍。如果你的业务经常使用固定提示词固定系统角色相似上下文缓存命中率会非常高。这个时候。真正决定成本的可能不是输入价格。而是缓存价格。很多人盯着输入价格看半天。最后却忽略了最影响成本的地方。不同平台的真实成本其实不一样后来我尝试换了一个思路。不看单价。只看最终账单。假设两家公司。每个月都调用 1 亿 Token。表面上看。平台A比平台B便宜很多。但如果平台A稳定性低平台A重试率高平台A缓存能力差最终实际花费可能反而更高。这也是为什么后来我发现。大家讨论模型的时候。聊的已经不是哪个模型最强。而是哪个平台最适合自己的场景。因为影响成本的因素。远远不只是价格表上的那个数字。查到第20个网页的时候。后来我决定把这些东西整理到一起我想解决的不是推荐大家用哪个模型。而是把选模型之前最容易被忽略的信息整理清楚。比如价格到底差多少缓存成本怎么算平台稳定性怎么样同样调用量下真实成本是多少说白了。就是让大家少一点信息差。少一点重复踩坑。我们目前在整理什么我们现在主要整理五类信息模型价格、缓存价格、供应商来源、稳定性数据以及不同场景下的使用成本。说白了不是想告诉大家“哪个模型最好”。而是想让大家在选模型之前先把价格、稳定性和真实成本看明白。做这个过程中的最大收获做完这轮整理后我最大的感受是模型选型不能只看排行榜。真正落到使用里影响最大的往往是三件事成本、稳定性、适不适合自己的业务场景。有时候最贵的不一定最好。最便宜的也不一定最省钱。写在最后做这件事之前我一直以为模型选型最重要的是能力。做完以后才发现。很多团队真正头疼的其实是信息差。价格在哪里看。缓存怎么算。平台稳不稳。同一个模型为什么差这么多。这些问题远比排行榜更实际。如果重新来一次。我大概率不会再打开那二十多个网站。但如果没经历过这次折腾。可能也不会发现这些问题。后来我把整理的数据做成了一个公开页面。至少下次再查价格的时候。不用再一个网页一个网页翻了。Oken.ai
