#成本对比
有人在比 GPT-6-Luna 和 DeepSeek-V4.1-Flash 的实际成本，短上下文选 Luna，272K 以上大输入选 DeepSeek，做 agent 的可以看看怎么省钱。
实测四个框架，OpenCode每任务只要7美分，Claude Code要19美分但速度最快。想省钱选OpenCode，追求速度就选Claude Code。
想看看两个顶级AI花100美元能做出什么视频？实验显示Claude Fable 5和GPT-5.6 Sol的作品都还行但不惊艳，而且Claude的token成本比GPT高出好几倍。
OpenAI 的 GPT-5.6 新系列在智能体考试中大幅领先 Claude Fable 5，成本还低很多，值得看看。
Gavin Baker说Anthropic烧的钱只有OpenAI的20%，每token成本还更低，做生意的效率差距太大了。
GLM 搭配 8090 的 Software Factory 在代码迁移任务中成本砍到 1/16，虽然慢了点，但省钱效果很直观。
Snowflake CEO用103个真实任务实测GLM和Opus，发现调整缓存后GLM成本不到Opus一半，适合注重预算的团队。
想用 GPT-5.5 级别能力但嫌贵？Nemotron 3 Ultra 几乎一样好，价格只有十分之一，值得试试。
做AI应用或本地推理的开发者，这个测试直接告诉你Nemotron 3 Ultra能以十分之一成本达到GPT-5.5级别的效果，值得在项目里试试。
安全团队和AI开发者可以直观看到不同模型在真实漏洞利用任务中的性价比——GPT-5.5最可靠但贵，DeepSeek V4 Pro成本极低但成功率有限，做自动化安全测试的团队值得参考这个对比。
GitHub Copilot 用户注意了——不同模型 Token 消耗倍数差异巨大，选错模型可能多花十几倍费用，做 AI 编程的团队建议收藏对比表。
Grok Build 0.1 用 1.65 美元完成了一个 webhook 服务开发，成本远低于同类模型，做全栈或自动化开发的团队值得关注这个新选择。
做智能体开发或自动化任务的团队，可以拿 Qwen-3.7-max 替代高价闭源模型，成本直降 9 倍效果反而更好，值得立刻跑个 benchmark 验证。
Qwen 3.7-Max 在智能体任务中成本仅为 Claude 的1/9、GPT 的1/2，性能提升却翻倍，做 AI 智能体开发的团队值得关注这个性价比之选。
