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)→
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