同一个模型，在编程场景里性价比排第一，切到科研场景可能就掉出前列。AIHOT 上线的帕累托前沿功能，把这件事摆到了台面上——用户点开右上角的"性价比"，就能看到模型在不同场景下的性价比分布。

不同场景，不同算法

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这套性价比不是单一公式算出来的。AIHOT 为不同使用场景设定了不同的 Token 权重：

  • 综合与专业办公：缓存命中、输入、输出按 7:2:1 分配
  • 编程：97:2:1
  • 科研：输入与输出按 1:3
  • 知识问答：3:1

权重差异直接决定了排名结果。编程场景里缓存命中的权重高达97，意味着谁能把重复调用的成本压下来，谁就在这条曲线上占优；科研场景反过来，输出权重是输入的三倍，生成内容的单价成了主导变量。

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帕累托前沿看的是什么

帕累托前沿的呈现方式，是把性价比表现靠前的模型挑出来，形成一条边界线。用户不需要逐个对比参数，直接看哪些模型落在前沿上，就能判断在特定场景下哪些选择更划算。

入口放在右上角的"性价比"标签下，切换过去即可查看。对于需要在多个模型之间做取舍的团队来说，这相当于把"哪个模型更适合我的场景"这个问题，从主观判断变成了可对照的曲线。