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總覽
四種情境的每 1,000 則成本
深度對齊的跨模型總表()
情境定義
成本結構
compaction 只影響 input。現況成本裡 output 佔多數,所以拿掉摘要的百分比增幅,取決於該模型的 output 佔比。
現況成本組成(每 1,000 則 USD)
C1 · 拿掉每則摘要
視窗仍是 4 輪。最新一則 AI 回覆本來就以原文進 prompt,所以只有 3 則會從摘要換回原文。增幅不隨輪數變化。
C1 增幅是否隨深度變化
C2 · 全文脈絡
歷史視窗取消後,成本隨輪數線性成長,沒有收斂跡象。拿掉記憶區塊(C2b)幾乎不省錢,因為記憶主要落在走快取的 system block。
每則成本 vs 對話輪數
模型比較
3.8 Flash 與 2.5 Pro 的配對比較固定在 bench 語料的同一批劇情、同 6 個角色、turn 21–30,避免語料差異混淆。
同深度下各情境成本(bench 配對語料)
同樣拿掉 compaction,Flash 的百分比增幅比 Pro 大,因為 Pro 有較高比例的成本在 output。絕對金額 Flash 仍然明顯便宜。
分房結果
各聊天室的 C1 增幅
機制與證據
以下每一條都對應 floze-node / floze-prompt 的實際程式碼位置。