OpenAI、Claude 等大型语言模型(LLM)的 API 定价采用”百万 Tokens”作为默认单位主要有以下几个原因:
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规模效应:
LLM 处理大量文本数据，单个 Token 的成本非常小。使用百万 Tokens 作为单位可以更好地反映实际使用规模，便于计算和比较不同模型的价格。
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精确定价:
百万 Tokens 单位允许更精确的定价。例如，OpenAI 的 GPT-4 模型输入价格为每百万 Tokens $10，这相当于每个 Token $0.00001。使用更小的单位会导致价格数字过小，不便于理解和计算。
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企业级应用考虑:
大多数企业级应用程序在日常使用中会处理数百万甚至数十亿个 Tokens。使用百万 Tokens 作为单位更符合这些大规模应用场景的需求。
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行业标准:
随着越来越多的公司提供 LLM API 服务，百万 Tokens 已成为行业内的一种标准定价单位，便于用户比较不同服务提供商的价格。
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简化计费:
对于服务提供商来说，使用较大的计量单位可以简化计费过程，减少小额交易的处理成本。
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心理定价:
从营销角度看，较大的单位可以让价格看起来更低，比如”每百万 Tokens $10″听起来比”每个 Token $0.00001″更有吸引力。
虽然默认以百万 Tokens 为单位，但大多数提供商也会同时列出每千 Tokens 的价格，以便用户进行更直观的小规模使用成本估算。例如，OpenAI 的 GPT-4 模型价格也表述为每千输入 Tokens $0.01，每千输出 Tokens $0.03。
总之，使用百万 Tokens 作为默认定价单位既考虑了大规模应用的需求，又能提供精确定价，同时也符合行业惯例，便于用户比较不同服务之间的价格。
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