同为前沿模型,单任务 token 消耗差距可达 7 倍
shensi · x · 2026-10-20
- 据 Artificial Analysis 智能指数（10 月 5 日当周），指数分数相近的前沿模型每任务输出 token 差异巨大：GPT-6 Astra（52.7 分）平均仅 27K 输出 token，GPT-6.1 Sol 为 38K。
- Claude Sonnet 5.5（56.0 分）高达 197K，是最省的 GPT-6 Astra 的 7 倍以上；Muse Spark 1.3、Gemini 4 Argon、MiMo-V2.6-Pro 在 60K–64K 之间。
- 由于按输出 token 计费，把简单请求路由到更精简的模型是降低推理成本最直接的办法；发帖方借此推广其网关路由产品。
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