“该用哪个模型？”这个问题，在搞清楚模型是什么、标签是什么意思之后，会容易很多。以下价格均于2026年11月13日在各厂商自家页面上核对过。

大模型把文本切成 token，送进神经网络，为每一个可能的下一个 token 输出一个概率；生成回复就是选一个、接上去、再重复。理解这个领域可以看四篇论文：《Attention Is All You Need》（Transformer，2017）、《Scaling Laws for Neural Language Models》（2020）、《Language Models are Few-Shot Learners》（2020）和《InstructGPT》（2022）。

注意力机制如何决定你的账单

Transformer 论文自己的复杂度对比里写明，自注意力每层的运算量正比于序列长度的平方。这是上下文窗口存在上限、长提示词服务成本高昂的原因之一。

通过 API 看 Claude、ChatGPT 与 Gemini

按每百万 token 计，输入／输出（档位划分为本文所定）：旗舰档 Claude Fable 5.2 为 8 美元／40 美元，GPT-6 Astra 为 10 美元／50 美元，Gemini 4 Carbon 为 2 美元／10 美元；最小档 Claude Haiku 5.5 与 GPT-6 Luna 均为 0.10 美元／0.50 美元。Gemini 4 Carbon 与 Argon 将于2026年12月1日涨价一倍。

当前 Claude 模型标注 100 万 token 窗口，GPT-6 为 105 万，Gemini 4 为 100 万（来源：Anthropic、OpenAI、Google）。按 1000 轮未缓存对话、每轮输入 1500 token、输出 400 token 计算：Sonnet 5.5 为 7.00 美元，GPT-6.1 Terra 为 3.50 美元，Gemini 4 Hydrogen 为 5.25 美元。带缓存与批量规则的并排对比，见 Claude 与 ChatGPT、Gemini 的对比页。

开放权重与开源不是一回事

开放权重意味着参数被公开。按照开源促进会（OSI）的《开源 AI 定义 1.0》，开源 AI 还需要足够详细的训练数据信息、完整的训练与运行代码，且全部采用 OSI 认可的条款。发布方示例：gpt-oss 采用 Apache 2.0，Whisper 采用 MIT。

在基于某个模型开发之前，先核对许可证：权重与代码的条款、商用限制、可接受使用规则，以及托管成本。清单见开源与开放权重大模型的对比指南。