AI模型成本优化对比工具发布

Jeffery Kline 发布了一个交互页面，用数据包络分析（DEA）按每 1000 个 benchmark 任务的 API 成本为各模型和模型组合排序，找出在每个 benchmark 上得分不低于当前选择的最低成本方案。单模型任务采用 FDH 变体；由于偏好评分无法平均，因此不做混合。 Kline 称，页面中的节省额只是 benchmark 估算，不含延迟、配额、切换等部署开销，并建议用户在自己的任务上验证替代方案；他还称，把实际工作这样拆分尚未经过测试。

AI 根据报道生成 · 2 小时前更新

还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。