微调 GPT‑4o 的成本

微调 GPT‑4o 的成本可以分为两个部分：训练阶段（上传数据进行微调）和之后的推理阶段（使用微调后的模型）。

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🛠️ 一、训练阶段（Fine‑Tuning）

根据 OpenAI 官方页面：
• GPT‑4o 微调训练费用为 $25 / 百万（1M） tokens 。
• 即上传并训练 1M tokens 的数据，花费 $25。
• 如果你有 100k tokens（约 75k 英文字）数据，且训练 4 轮，那么：
100k \times 4 = 400k\ \text{tokens} \Rightarrow $25 \times 0.4 = $10

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📡 二、推理阶段（Inference，使用微调模型）

推理时会按 Token 消费计费，具体如下（OpenAI 官方）：
• 输入（input）：$3.75 / 1M tokens
• 输出（output）：$15 / 1M tokens  

举例来说，一次对话：
• 用户输入 2000 tokens → 花费约 $0.0075
• 模型生成 4000 tokens → 花费约 $0.06

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☁️ 三、Azure OpenAI 的定价（美国 Azure 区为例）

微软 Azure 平台价格略有不同（官方账号）  ：
• 训练：$0.025 / 1K tokens = $25 / 1M tokens（与 OpenAI 一致）
• 推理输入：$0.00275 / 1K = $2.75 / 1M tokens
• 推理输出：$0.011 / 1K = $11 / 1M tokens
• 此外需支付模型托管费：$1.70 / 小时（全天候部署时需估算）  

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💰 四、总结一下费用结构

阶段 OpenAI（官方） Azure
微调训练 $25 / 1M tokens $25 / 1M tokens
推理输入 $3.75 / 1M tokens $2.75 / 1M tokens
推理输出 $15 / 1M tokens $11 / 1M tokens
模型托管 免费内含 $1.70 / 小时

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🧮 五、一个典型项目预算示例

假设你有：
1. 训练数据：80k tokens，训练 3 次 → 240k tokens
2. 月推理使用：50k tokens 输入 + 200k tokens 输出

那么费用估算：
• 训练：240k / 1M × $25 ≈ $6
• 推理（OpenAI）：
• 输入：50k / 1M × $3.75 = $0.19
• 输出：200k / 1M × $15 = $3
• 合计：约 $9.19

如果使用 Azure 且全天部署，一个月托管费（30 天 * 24 小时 * $1.70） 就是：
$1.70×720≈$1224，再加推理费约几美元，总计约 $1230。

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✅ 小结
• 训练部分：$25/1M tokens，数据量越小，花费越低；
• 推理部分：官方更贵（输入 $3.75、输出 $15），Azure 略便宜，并需额外托管费；
• 总成本：数据量 + 推理量 + 是否托管，三者加起来才是完整预算。