弃用最聪明模型编程：单任务成本差近 20 倍、额度不再见底
ievkz · reddit · 2026-09-18
一位程序员分享放弃最强模型后的发现：按「Cost per Task」（给定一个表述良好的任务，测模型完成所需 token 成本）指标，GPT-5.6 Luna (max) 登顶，单任务 $0.18；最聪明的 GPT-6 Astra (max)（AAI 智力指数 53，Luna 仅 38）则要 $3.26，相差近 20 倍。改用最便宜的 Luna 后，他在 20 美元/月的套餐上不再撞 5 小时限额与周限额，Codex 也不再反复绕圈。他的结论：对懂行的人，最便宜的前沿模型已经够聪明，「比谁更聪明」的竞赛接近尾声。
下一个瓶颈是速度：主流模型在 DeepInfra/OpenRouter 上平均 25-50 token/s，agent 模式下 Luna 完成一个任务要 5-15 分钟；而 DeepSeek-V4.1-Flash 走官方 API 可达 300 token/s，难任务 5 分钟搞定（指数还比 Luna 高 2 分）。他认为 agentic AI 的下一阶段竞速是速度，目前中国模型领先，而 OpenAI 的未来数据中心或把速度推到数千 token/s——分配任务后 10-30 秒出结果。他还类比上下文窗口军备竞赛：从 65k 涨到 1M 后已无意义，正是上下文增长催生了编码 agent。
所属事件:程序员弃用最贵模型实测：单任务成本差近 20 倍(2 条相关)→
「编程与Agent」频道最新
- 开发者热议:编排交给模型会更贵,开源多智能体编排器更有成本动力 — soumitrashukla9 · 2026-09-20
- Agent 评测退化解难题:直接写出端到端策略算赢吗 — JoshPurtell · 2026-09-20
- 开源项目 rakazo:本地 Docker 自建常驻 AI bot,自带 Linux 桌面与记忆 — dr_cintas · 2026-09-20
- PumpGTM 创始人拆解 MCP 在销售外联工作流中的安全接入设计 — namanyayg · 2026-09-20
- 工程师自述:从 Codex 转用 Opus 后,工作愤怒感消失 — Nice_Pressure_7390 · 2026-09-20
- Jev 做 PR 审查比 GPT-5.6 Luna 快 1.93 倍,单次仅 $0.0014 — aniketmaurya · 2026-09-20