多数任务用顶级GPT反而浪费：模型选型实战指南

当你在 LLM API 上构建应用时，每百万 token 的价格是关键数字。但比较官方价目表其实是个陷阱——真实成本取决于你的使用方式。

如何看懂价目表：

• 输入 vs 输出：生成文字的成本是读取文字的 3–5 倍；
• 长上下文：每次调用携带更大的上下文会快速消耗 token；
• 缓存：重复的上下文可以获得大幅折扣；
• 小模型：约 80% 的任务用 mini/flash 模型就足够了，成本也低得多（OpenAI 上相差 10–30 倍，其他提供商各有不同）。

实用经验法则：

大多数人会忽略的一点：真实成本是价格 × 使用的 token 数。一款贵 3 倍的模型如果犯的错误更少，最终可能更划算——没有重试，没有人工修复。