课程检索 Agent — 各模型费用对比
数据更新:2026-06-24 | 定价来源:各官方 API 文档
一、计算模型说明
Token 参数(基于实测)
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参数 |
Token 数 |
说明 |
|
SKILL.md |
3,500 |
Agent 技能说明文档 |
|
Dify 系统 Prompt |
500 |
平台基础指令(估算) |
|
用户 Query |
13 |
平均每条用户提问 |
|
每轮对话历史 |
1,213 |
user(13) + assistant最终回复(1200) |
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工具调用输出 |
46 |
LLM 每次输出的 bash 检索指令 |
|
检索 API 返回 |
4,427 |
每次检索返回的 JSON(实测) |
|
最终回复 |
1,200 |
格式化课程推荐内容 |
Agentic Loop 结构
N 轮检索 = N+1 次 LLM 调用,每轮 context 滚动累积:
Call 1 输入: 固定ctx 输出: 工具调用指令(46)
Call 2 输入: 固定ctx + 工具1(46) + API1(4427) 输出: 工具调用指令(46) 或 最终回复(1200)
Call k 输入: 固定ctx + (k-1) × (46+4427) 输出: 工具调用 或 最终回复
固定上下文大小
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场景 |
固定 ctx |
说明 |
|
首次对话(无历史) |
4,013 tokens |
SKILL + Sys + Query |
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稳态(3轮满记忆) |
7,652 tokens |
+ 3 × 1,213 tokens 历史 |
检索轮次加权分布
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轮次 |
权重 |
说明 |
|
1 轮 |
30% |
首轮命中 |
|
2 轮 |
40% |
多轮回退 |
|
3 轮 |
20% |
多轮回退 |
|
4 轮 |
5% |
多轮回退 |
|
5 轮 |
5% |
多轮回退 |
二、模型定价(官方 API)
|
模型 |
输入 $/1M |
输出 $/1M |
输出/输入倍率 |
|
DeepSeek V4 Flash ( |
$0.14 |
$0.28 |
2.0x |
|
GLM-5 ( |
$0.60 |
$1.92 |
3.2x |
|
DeepSeek V4 Pro ( |
$1.74 |
$3.48 |
2.0x |
|
Gemini 3.1 Pro ( |
$2.00 |
$12.00 |
6.0x |
|
GPT-5.4 ( |
$2.50 |
$15.00 |
6.0x |
|
Claude Sonnet 4.6 ( |
$3.00 |
$15.00 |
5.0x |
三、各检索轮次 Token 消耗(稳态 3 轮记忆)
|
检索轮次 |
LLM 调用次 |
总输入 tokens |
总输出 tokens |
|
1 轮 |
2 次 |
19,777 |
1,246 |
|
2 轮 |
3 次 |
36,375 |
1,292 |
|
3 轮 |
4 次 |
57,446 |
1,338 |
|
4 轮 |
5 次 |
82,990 |
1,384 |
|
5 轮 |
6 次 |
113,007 |
1,430 |
四、综合费用对比(加权平均,稳态 3 轮记忆)
|
模型 |
单次费用 |
100次/天 |
1,000次/天 |
10,000次/天 |
|
DeepSeek V4 Flash |
$0.0062 |
$0.62 |
$6.21 |
$62.12 |
|
GLM-5 |
$0.0276 |
$2.76 |
$27.56 |
$275.57 |
|
DeepSeek V4 Pro |
$0.0772 |
$7.72 |
$77.20 |
$772.04 |
|
Gemini 3.1 Pro |
$0.0991 |
$9.91 |
$99.13 |
$991.31 |
|
GPT-5.4 |
$0.1239 |
$12.39 |
$123.91 |
$1239.14 |
|
Claude Sonnet 4.6 |
$0.1448 |
$14.48 |
$144.80 |
$1448.00 |
五、各模型分检索轮次费用明细(稳态 3 轮记忆)
|
模型 |
1轮 |
2轮 |
3轮 |
4轮 |
5轮 |
加权平均 |
|
DeepSeek V4 Flash |
$0.0031 |
$0.0055 |
$0.0084 |
$0.0120 |
$0.0162 |
$0.0062 |
|
GLM-5 |
$0.0143 |
$0.0243 |
$0.0370 |
$0.0525 |
$0.0705 |
$0.0276 |
|
DeepSeek V4 Pro |
$0.0387 |
$0.0678 |
$0.1046 |
$0.1492 |
$0.2016 |
$0.0772 |
|
Gemini 3.1 Pro |
$0.0545 |
$0.0883 |
$0.1309 |
$0.1826 |
$0.2432 |
$0.0991 |
|
GPT-5.4 |
$0.0681 |
$0.1103 |
$0.1637 |
$0.2282 |
$0.3040 |
$0.1239 |
|
Claude Sonnet 4.6 |
$0.0780 |
$0.1285 |
$0.1924 |
$0.2697 |
$0.3605 |
$0.1448 |
六、规模化费用对比(加权平均,稳态)
|
模型 |
100次/天 |
1,000次/天 |
10,000次/天 |
100,000次/天 |
|
DeepSeek V4 Flash |
$0.62 |
$6.21 |
$62.12 |
$621.18 |
|
GLM-5 |
$2.76 |
$27.56 |
$275.57 |
$2,755.72 |
|
DeepSeek V4 Pro |
$7.72 |
$77.20 |
$772.04 |
$7,720.37 |
|
Gemini 3.1 Pro |
$9.91 |
$99.13 |
$991.31 |
$9,913.11 |
|
GPT-5.4 |
$12.39 |
$123.91 |
$1,239.14 |
$12,391.39 |
|
Claude Sonnet 4.6 |
$14.48 |
$144.80 |
$1,448.00 |
$14,480.00 |
结论:Flash 是最经济选择;GLM-5 性价比居中;Sonnet 4.6 / GPT-5.4 约为 Flash 的 23x。
对于高频低复杂度场景推荐 Flash;高准确率要求场景可考虑 DeepSeek V4 Pro 作为性价比折中方案。
本文来自博客园,作者:limingqi,转载请注明原文链接:https://www.cnblogs.com/limingqi/p/21312079
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