单位经济测算 (研究维度 L)

给定 token 使用量假设,反推各 first-party 月度成本。用来对比价位结构,而非 precise forecast(忽略了 batch/cache 优化)。

默认假设: 100M input + 10M output tokens/月(类似中型 SaaS,10:1 in:out)。你可以拖下面的滑块改假设。

月度成本对比(log 轴)

Input vs Output 成本拆分(堆积)

原始成本表

投资研究视角

• 高端 vs 低端价差: Claude 3 Opus 约 $2250/mo vs DeepSeek V3 约 $38/mo — ~60x 差距,细分市场分层极明显
• Output 占大头: 对 SaaS 类应用(每请求 output <1K tokens),月度成本由 output 主导
• 推理模型溢价: o1 比 GPT-4o 贵 ~6x,标志"reasoning"定价为独立层级

Plan 4 回填历史价后,可以做"同等用量下 2024-2026 总花费"的叙事。