我看完这两篇文章的第一反应,不是“Claude 太贵”,而是我们平时比较模型价格的方法,可能从第一步就错了。 定价页写的是“每百万 token 多少钱”。但 token 并不是一把统一的尺。不同厂商的 tokenizer,会把同一份内容切成不同数量的片段,而账单恰好是:token 数量 × token 单价。 文章拿同一份 TypeScript 文件做测试。GPT-5.x 是 681 个 token,Claude 新 tokenizer 是 1,178 个,相差 1.73 倍。 “标价没变算不算涨价”?Opus 4.6 和 4.8 的输入标价都是 5 美元/百万 token,但按同一份典型英文编程内容换算,有效输入价从 5.70 美元变成 7.50 美元。有人把它叫作隐性涨价,也有人觉得模型质量更好,贵一点完全合理。 1.73 倍是 TypeScript 样本的最高值,不能套到所有任务。普通英文、HTML、JSON 大约是 1.36 到 1.42 倍;完整 agent 账单还要看输出、思考 token、缓存、工具调用,以及模型能不能一次把事情做对。 所以,自己的内容会变成多少 token?一次完整任务实际扣了多少钱?最后有没有拿到可用结果?每 token 便宜,不等于每个结果便宜。 模型 A 贵 50%,但一次做对;模型 B 单价低,却要返工两轮。你觉得谁才是真的便宜? #AI大模型 #Claude #GPT #Token #AI编程 #CodingAgent #howto入门codex #codex #claude #token