目前,国内主流人工智能模型的费用情况如何?这篇文章里,作者做了一次综合的价格对比分析,或许可以为关注大模型使用费用的小伙伴们提供一些帮助。
在满足项目调研要求的过程中,我们专注于国内主流人工智能模型的费用情况,实施了一次综合的价格对比分析,旨在为您的决策提供有力依据。
此次分析的数据基准确立于各模型提供商官方网站公布的最新API接入收费标准,确保了评估的可靠性和最新性。需注意的是,部分刚进入内测阶段的新型模型,由于官方暂未披露其定价信息,故未纳入本次研究范围。
重点考察的模型供应商阵容强大,涵盖了国内领先的技术创新者:百度的“文心一言”、百川、阿里云旗下的通义系列、科大讯飞的先进解决方案、智谱的智能服务、Kimi的创新应用,以及国际舞台上的佼佼者OpenAI。
本文聚焦于国内主流模型及OpenAI等国际重要参与者的费用比较。
一、大模型价格对比表因为OpenAI的输入输出的价格是不一样的,且以美元计费。为了更方便和国内大模型的价格对比,本文的计算逻辑:
原始数据为:$10.00/1M tokens
1、首先,明确1百万(M)tokens换算成1000千(k)tokens,即:1M=1000k
2、接着,将价格按比例分配到每千tokens上,计算方法是将原价格除以1000:
所以,如果输入是每1百万(1M)tokens的价格为10.00美元,那么转换为每千(1k)tokens的价格就是0.01美元。
3、设定美元兑人民币的汇率定为:7.1020元
根据OpenAI官方给出的汇率和token计费信息,下面是每千tokens费用从美元转换为人民币的结果,以表格形式展示:
即:
4、输入输出平均值计算
5、相比较而言,OpenAI的gpt-4-turbo-2024-04-09大模型的价格比国内大模型的基本持平,但是gpt-4-32K大模型价格远远高于国内大模型的价格。
二、价格来源官方定价页面:
https://cloud.baidu.com/doc/WENXINWORKSHOP/s/hlrk4akp7
部分价格截图:
官方定价页面:
https://platform.baichuan-ai.com/price
部分价格截图:
官方定价页面:
https://www.minimaxi.com/document/price?id=6433f32294878d408fc8293e
部分价格截图:
官方定价页面:
https://help.aliyun.com/document_detail/2586397.html?spm=5176.28515448.J_aHwmq4rbOGdcDUYyNQ3GJ.1.1ce338b1MNKJ19&scm=20140722.X_data-14ce560b9a2a78db69e3._.V_1
部分价格截图:
官方定价页面:
https://xinghuo.xfyun.cn/sparkapi
部分价格截图:
官方定价页面:
https://maas.aminer.cn/pricing
部分价格截图:
官方定价页面:https://platform.moonshot.cn/docs/pricing#产品定价
部分价格截图:
官方定价页面:
https://openai.com/pricing
部分价格截图:
三、关于大模型的最新动态最新市场动态显示,国内大模型领域正经历一系列重要更新与策略调整,为用户和企业带来新的选择与机遇:
百川大模型0最新动态:
尽管百川大模型3.0版本已正式发布,强调了技术创新与性能升级,但截至目前,官方渠道尚未公布具体的调用费用,引发市场对于其定价策略的广泛关注与期待。
科大讯飞策略升级:
科大讯飞在优化服务体验方面迈出了重要一步,新增了慷慨的免费额度——个人用户可享受200万tokens的免费使用包,企业用户则能获得500万tokens的免费额度,显著降低了初次尝试与日常使用的门槛。此外,科大讯飞已推出其大模型的最新版本3.5,预计带来更多功能与效率提升。
智谱大模型价格与产品线扩充:
智谱在大模型领域的布局持续加速,不仅保持了GLM-3-Turbo(128K)的原有价格不变,稳定了市场预期,还顺势推出了性能更强的GLM-4(128K)版本,定价为0.1元/千tokens,较竞争对手如百度文心4.0的0.12元/千tokens更为经济,凸显了其在性价比方面的竞争优势。
以上信息综述,展示了国内大模型市场竞争格局中的几大关键变动,为企业与开发者提供了丰富的选择空间,同时也预示着行业正朝着更加激烈的价格与性能竞争方向发展。
四、调研分析调研总结分析如下:
百度文心一言0;
目前定价为0.12元/千token,在本次调研的大模型中价位最高,表明其在成本上可能不占优势,但需结合其提供的服务质量、准确度及特色功能来综合评判其性价比。
Kimi最新大模型(128K);
定价策略显得尤为吸引人,其价格低于当前调研中的多数模型,足以引起市场的关注,对于寻求成本效益的用户而言是一个值得考虑的选择。
智谱GLM-4(128K);
定价为0.1元/千token,相较于文心一言4.0,展现出了明显的价格优势,直接形成了与竞品的价格区分,对于预算敏感的用户群来说,智谱的这一版本可能更具吸引力,同时也需要结合产品性能和相关的售后服务。
千问与百川;
在支持超长文本输入的能力上表现突出,成为处理大规模文本任务的优选之一。从性价比角度考虑,它们在保证服务长度的同时,价格也相对合理,适合对文本处理量有高要求的应用场景。
Kimi即将推出的200w大模型;
被预测将会在总价比效果上表现出色,暗示着其不仅可能在价格上维持竞争力,同时在模型性能和处理能力上也会有所增强,值得期待。
阿里通义千问的一个显著特点是免费开放了1000万字的长文档处理功能,这一举措极大降低了用户的初次尝试成本,对于需要处理大量文本数据的用户来说,是一个即时且实际的福利。实测确认了此功能的有效性,进一步提升了其市场竞争力。
综上所述,大模型市场呈现出多元化竞争态势,不同产品在价格、性能、功能支持上各有侧重,用户在选择时应根据自身需求综合权衡各项因素,以达到最佳的成本效益比。
专栏作家
Echo 产品论,*产品经理的逻辑与审美,人人都是产品经理专栏作家。10年产品经验,多个0~1的完整产品经历,前好未来智能学习内容产品专家,目前聚焦在AI领域,专研AIGC行业应用产品落地研发,对产品的逻辑和审美有独到的思考。
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