AI模型成本衡量转向可用工作产出

2026年10月3日，Google AI的DEV作者专属RSS发布文章，主张不再单纯比较模型价格，而应衡量“完成可用工作”的成本。文章引用Fireworks报告的一位客户对比数据：总token用量从49.3K降至29.9K，减少39%，任务得分从0.751微升至0.753。但文章指出，这仅证明token效率，不足以支撑真实工具调用系统中的选型。作者建议以“被接受的工作产出”为分母，将模型费用、工具费、重试成本与人工审核成本合并计算，并固定提示词、工具与验收标准，只更换模型变量。目前进展停留在方法论倡议与单一客户数据展示阶段。

AI 根据报道生成 · 2 小时前更新

还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。