一目了然!主流AI大模型價(jià)格橫向評(píng)測

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目前,國內(nèi)主流人工智能模型的費(fèi)用情況如何?這篇文章里,作者做了一次綜合的價(jià)格對(duì)比分析,或許可以為關(guān)注大模型使用費(fèi)用的小伙伴們提供一些幫助。

在滿足項(xiàng)目調(diào)研要求的過程中,我們專注于國內(nèi)主流人工智能模型的費(fèi)用情況,實(shí)施了一次綜合的價(jià)格對(duì)比分析,旨在為您的決策提供有力依據(jù)。

此次分析的數(shù)據(jù)基準(zhǔn)確立于各模型提供商官方網(wǎng)站公布的最新API接入收費(fèi)標(biāo)準(zhǔn),確保了評(píng)估的可靠性和最新性。需注意的是,部分剛進(jìn)入內(nèi)測階段的新型模型,由于官方暫未披露其定價(jià)信息,故未納入本次研究范圍。

重點(diǎn)考察的模型供應(yīng)商陣容強(qiáng)大,涵蓋了國內(nèi)領(lǐng)先的技術(shù)創(chuàng)新者:百度的“文心一言”、百川、阿里云旗下的通義系列、科大訊飛的先進(jìn)解決方案、智譜的智能服務(wù)、Kimi的創(chuàng)新應(yīng)用,以及國際舞臺(tái)上的佼佼者OpenAI。

本文聚焦于國內(nèi)主流模型及OpenAI等國際重要參與者的費(fèi)用比較。

一、大模型價(jià)格對(duì)比表

1. 國內(nèi)大模型

2. 國外大模型

因?yàn)镺penAI的輸入輸出的價(jià)格是不一樣的,且以美元計(jì)費(fèi)。為了更方便和國內(nèi)大模型的價(jià)格對(duì)比,本文的計(jì)算邏輯:

原始數(shù)據(jù)為:$10.00/1M tokens

1、首先,明確1百萬(M)tokens換算成1000千(k)tokens,即:1M=1000k

2、接著,將價(jià)格按比例分配到每千tokens上,計(jì)算方法是將原價(jià)格除以1000:

所以,如果輸入是每1百萬(1M)tokens的價(jià)格為10.00美元,那么轉(zhuǎn)換為每千(1k)tokens的價(jià)格就是0.01美元。

3、設(shè)定美元兌人民幣的匯率定為:7.1020元

根據(jù)OpenAI官方給出的匯率和token計(jì)費(fèi)信息,下面是每千tokens費(fèi)用從美元轉(zhuǎn)換為人民幣的結(jié)果,以表格形式展示:

即:

4、輸入輸出平均值計(jì)算

  • 平均為0.02美元/千token,折0.142元/千token;
  • 平均為0.045美元/千token,折0.31959元/千token;
  • 平均為0.09美元/千token,折0.63918元/千token;

5、相比較而言,OpenAI的gpt-4-turbo-2024-04-09大模型的價(jià)格比國內(nèi)大模型的基本持平,但是gpt-4-32K大模型價(jià)格遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于國內(nèi)大模型的價(jià)格。

二、價(jià)格來源

1. 百度文心一言

官方定價(jià)頁面:

https://cloud.baidu.com/doc/WENXINWORKSHOP/s/hlrk4akp7

部分價(jià)格截圖:

2. 百川

官方定價(jià)頁面:

https://platform.baichuan-ai.com/price

部分價(jià)格截圖:

3. MINIMAX

官方定價(jià)頁面:

https://www.minimaxi.com/document/price?id=6433f32294878d408fc8293e

部分價(jià)格截圖:

4. 通義千問

官方定價(jià)頁面:

https://help.aliyun.com/document_detail/2586397.html?spm=5176.28515448.J_aHwmq4rbOGdcDUYyNQ3GJ.1.1ce338b1MNKJ19&scm=20140722.X_data-14ce560b9a2a78db69e3._.V_1

部分價(jià)格截圖:

5. 科大訊飛

官方定價(jià)頁面:

https://xinghuo.xfyun.cn/sparkapi

部分價(jià)格截圖:

6. 智譜

官方定價(jià)頁面:

https://maas.aminer.cn/pricing

部分價(jià)格截圖:

7. Kimi

官方定價(jià)頁面:https://platform.moonshot.cn/docs/pricing#%E4%BA%A7%E5%93%81%E5%AE%9A%E4%BB%B7

部分價(jià)格截圖:

8. OpenAI

官方定價(jià)頁面:

https://openai.com/pricing

部分價(jià)格截圖:

三、關(guān)于大模型的最新動(dòng)態(tài)

最新市場動(dòng)態(tài)顯示,國內(nèi)大模型領(lǐng)域正經(jīng)歷一系列重要更新與策略調(diào)整,為用戶和企業(yè)帶來新的選擇與機(jī)遇:

百川大模型0最新動(dòng)態(tài):

盡管百川大模型3.0版本已正式發(fā)布,強(qiáng)調(diào)了技術(shù)創(chuàng)新與性能升級(jí),但截至目前,官方渠道尚未公布具體的調(diào)用費(fèi)用,引發(fā)市場對(duì)于其定價(jià)策略的廣泛關(guān)注與期待。

科大訊飛策略升級(jí):

科大訊飛在優(yōu)化服務(wù)體驗(yàn)方面邁出了重要一步,新增了慷慨的免費(fèi)額度——個(gè)人用戶可享受200萬tokens的免費(fèi)使用包,企業(yè)用戶則能獲得500萬tokens的免費(fèi)額度,顯著降低了初次嘗試與日常使用的門檻。此外,科大訊飛已推出其大模型的最新版本3.5,預(yù)計(jì)帶來更多功能與效率提升。

智譜大模型價(jià)格與產(chǎn)品線擴(kuò)充:

智譜在大模型領(lǐng)域的布局持續(xù)加速,不僅保持了GLM-3-Turbo(128K)的原有價(jià)格不變,穩(wěn)定了市場預(yù)期,還順勢推出了性能更強(qiáng)的GLM-4(128K)版本,定價(jià)為0.1元/千tokens,較競爭對(duì)手如百度文心4.0的0.12元/千tokens更為經(jīng)濟(jì),凸顯了其在性價(jià)比方面的競爭優(yōu)勢。

以上信息綜述,展示了國內(nèi)大模型市場競爭格局中的幾大關(guān)鍵變動(dòng),為企業(yè)與開發(fā)者提供了豐富的選擇空間,同時(shí)也預(yù)示著行業(yè)正朝著更加激烈的價(jià)格與性能競爭方向發(fā)展。

四、調(diào)研分析

調(diào)研總結(jié)分析如下:

1. 價(jià)格與性價(jià)比評(píng)估

百度文心一言0;

目前定價(jià)為0.12元/千token,在本次調(diào)研的大模型中價(jià)位最高,表明其在成本上可能不占優(yōu)勢,但需結(jié)合其提供的服務(wù)質(zhì)量、準(zhǔn)確度及特色功能來綜合評(píng)判其性價(jià)比。

Kimi最新大模型(128K);

定價(jià)策略顯得尤為吸引人,其價(jià)格低于當(dāng)前調(diào)研中的多數(shù)模型,足以引起市場的關(guān)注,對(duì)于尋求成本效益的用戶而言是一個(gè)值得考慮的選擇。

智譜GLM-4(128K);

定價(jià)為0.1元/千token,相較于文心一言4.0,展現(xiàn)出了明顯的價(jià)格優(yōu)勢,直接形成了與競品的價(jià)格區(qū)分,對(duì)于預(yù)算敏感的用戶群來說,智譜的這一版本可能更具吸引力,同時(shí)也需要結(jié)合產(chǎn)品性能和相關(guān)的售后服務(wù)。

2. 功能與支持度分析

千問與百川;

在支持超長文本輸入的能力上表現(xiàn)突出,成為處理大規(guī)模文本任務(wù)的優(yōu)選之一。從性價(jià)比角度考慮,它們?cè)诒WC服務(wù)長度的同時(shí),價(jià)格也相對(duì)合理,適合對(duì)文本處理量有高要求的應(yīng)用場景。

Kimi即將推出的200w大模型;

被預(yù)測將會(huì)在總價(jià)比效果上表現(xiàn)出色,暗示著其不僅可能在價(jià)格上維持競爭力,同時(shí)在模型性能和處理能力上也會(huì)有所增強(qiáng),值得期待。

3. 特別亮點(diǎn)

阿里通義千問的一個(gè)顯著特點(diǎn)是免費(fèi)開放了1000萬字的長文檔處理功能,這一舉措極大降低了用戶的初次嘗試成本,對(duì)于需要處理大量文本數(shù)據(jù)的用戶來說,是一個(gè)即時(shí)且實(shí)際的福利。實(shí)測確認(rèn)了此功能的有效性,進(jìn)一步提升了其市場競爭力。

綜上所述,大模型市場呈現(xiàn)出多元化競爭態(tài)勢,不同產(chǎn)品在價(jià)格、性能、功能支持上各有側(cè)重,用戶在選擇時(shí)應(yīng)根據(jù)自身需求綜合權(quán)衡各項(xiàng)因素,以達(dá)到最佳的成本效益比。

專欄作家

Echo 產(chǎn)品論,微信公眾號(hào):產(chǎn)品經(jīng)理的邏輯與審美,人人都是產(chǎn)品經(jīng)理專欄作家。10年產(chǎn)品經(jīng)驗(yàn),多個(gè)0~1的完整產(chǎn)品經(jīng)歷,前好未來智能學(xué)習(xí)內(nèi)容產(chǎn)品專家,目前聚焦在AI領(lǐng)域,專研AIGC行業(yè)應(yīng)用產(chǎn)品落地研發(fā),對(duì)產(chǎn)品的邏輯和審美有獨(dú)到的思考。

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