Artificial Analysis 新增提供商级缓存命中率和每任务成本

发生了什么

Artificial Analysis 现已公布其追踪的模型端点的缓存命中率，以及开放权重模型的提供商级每任务成本。 缓存命中率通过多轮智能体编程任务测得；提供商成本比较使用各模型在 Intelligence Index 测试中相同的 token 数量。 GLM-5.3（max）的成本相差约 9 倍，从 Makora 的 0.92 美元到 Nebius 的 8.68 美元，差异主要源于输入定价，尽管两者的缓存命中率都很高。在 21 家提供商（25 个端点）中，缓存命中率介于 41% 至 100%。

这件事到目前为止

Artificial Analysis 现在公布受追踪的第一方和第三方模型端点的缓存命中率，以及开放权重模型的服务商级每项任务成本比较。它通过运行多轮智能体编程任务，并读取各服务商用量响应中的缓存令牌数量来测量缓存命中率。成本比较采用各服务商的输入、输出、缓存命中和缓存写入价格，并按测得的缓存命中率计算；所用令牌数量与各模型在 Intelligence Index 测试中的令牌数量相同。 Artificial Analysis 报告称，GLM-5.3 (max) 在 Nebius 上每项任务的成本约为 Makora 的九倍，分别为 $8.68 和 $0.92；这主要是由于输入价格差异，尽管这两家服务商的缓存命中率都很高。在涵盖 25 个端点的 21 家服务商中，测得的缓存命中率介于 41% 至 100% 之间。

继续阅读

正在热议

1. 1Meta 开放发布 Muse Spark Open，支持 Mac 和云端部署，位居美国开放权重模型榜首
2. 2Google 在全球推出 Gemini 4 Argon，并扩大付费访问范围，基准测试结果不一
3. 3OpenAI 为 ChatGPT 中的 GPT-6 Astra Pro 带来并行智能体和更快响应
4. 4Meta的新商业条款引发有关网站抓取和 AI 训练权利的争议