AI 模型对比怎么看：按上下文窗口和价格选大模型

选模型这件事，最容易跑偏的就是只看一句"谁更强"。GPT、Claude、Gemini、Llama、通义、DeepSeek 这些模型放在一起，没有一个统一的强弱顺序。同一个模型，写代码可能排第一，处理中文可能掉到中游。真正决定你该用哪家的，是四组很具体的数字：上下文窗口、输入价、输出价，再加上跟你任务对应的那一项能力分。

上下文窗口先做减法

上下文窗口是第一个硬门槛，因为它直接决定"这活儿这个模型能不能干"，而不是"干得好不好"。

举个常见场景：你要做一个合同摘要工具，喂进去的是 8 万 token 的长合同。这时候先按上下文窗口排序，把 128k 以下的全部踢掉，剩下的才进入下一轮比较。窗口不够大，能力分再高也没用，因为内容根本塞不进去。

反过来，如果你做的是短问答或者分类，几千 token 就够，那 200k 还是 1M 的超长窗口对你毫无意义，为这个多花钱就是浪费。先用窗口做减法，再谈别的，能省掉一大半无效比较。

输入价和输出价要分开看

很多人比价只盯着一个"价格"，这是第二个常踩的坑。大模型的计费是输入 token 和输出 token 分别算钱的，而且输出价常常是输入价的 4 倍左右。

所以你得先想清楚自己的任务是"输入重"还是"输出重"：

摘要、抽取、分类：输入一大段，输出一小段，输入价是大头。
聊天机器人、写作、代码生成：输出往往比输入还长，输出价才是真正花钱的地方。

一个摘要任务和一个写作助手，哪怕用同一个模型，每百万次调用的账单也可能差出好几倍，原因就在输入输出比例不一样。把你真实的 prompt 和 completion 长度比例代进去算，比看单一标价靠谱得多。想精确估月度账单，可以用 LLM 价格计算器把两边的 token 量和单价一起算，而 AI Token 计数器能帮你先量出一段真实输入到底是多少 token。

能力分按任务挑那一列

没有"综合分"这种东西，至少 AI 模型对比这张表是故意不给的，因为一个综合分一定会骗人。它把能力拆成中文、代码、推理三轴，让你按手上的活儿去挑对应那一列。

这三轴的差异是真实存在的：Claude 在代码上稳，通义 Qwen 和 DeepSeek 在中文上靠前，o 系列和 Opus 在推理上更强。你做的是中文客服，就按中文那一列排，别去看综合感觉；你做的是代码审查 agent，就先把代码分 8 分以下的筛掉。挑错列，等于拿别人的长处来要求一个不擅长的模型。

一个真实的取舍例子

说一个具体的：给代码审查 agent 算账。

假设这个 agent 每晚跑 200 次审查，每次大概 6k 输入、1.5k 输出。先把代码分 8 分以上的模型筛出来，Claude Sonnet 4 和 GPT-4.1 都过了这道门槛，能力上谁都不算吃亏。

接下来纯看价格。按这个调用量和输入输出比例算下来，两家的总成本差了大概 3 倍。对单次调用来说这点差异看不出来，但乘上每晚 200 次、一个月 30 天，差出来的就是几百美元一个月。这笔钱与其交给更贵的那家，不如挪去买别的算力或者做别的事。能力都达标的时候，价格就是唯一的决定因素,这就是把能力门槛和价格分两步看的好处。

开源自托管是另一套账

我自己最容易犯的错，是把开源模型那一行的空价格当成"免费"。Llama、Mistral、Qwen、DeepSeek、GLM 这些开源模型，模型方本身不出 API 单价，所以表里那一栏标的是"自托管"，不是 0 元。

自托管真正的成本是你的 GPU 账单，而且它是固定成本，跟调用量的关系跟按 token 计费完全不同。量小的时候，自托管摊下来单次成本可能比托管 API 还贵；量大到一定程度，固定成本被摊薄，自托管才划算。所以遇到自托管那一行，正确的做法是先比能力分和吞吐速度，硬件成本单独拿张纸自己算，别去信某个第三方租用单价,那个数字会把你真实的固定开销藏起来。

小结

选模型的顺序其实很清楚：先用上下文窗口做减法，再按任务挑对应的能力列做门槛，最后在达标的几家之间用输入价和输出价拼成本。把这三步走完，比读十篇"谁更好"的文章都管用，因为每一步用的都是能查到、能验证的数字，而不是别人的感受。

Made by Toolora · Updated 2026-06-13