現在的LLM API費用，能削減多少？
只需輸入目前模型與月費用，即可自動比較最佳GPU方案與替代API模型。
月費用、年費用、5年TCO、削減率、遷移風險——自建與API兩種方案皆可查看。
關於本LLM API成本優化工具
只需輸入目前的LLM API費用，本工具即可估算自建GPU或切換到其他API模型可能節省的成本。
我們不會單純推薦最便宜的模型，而是在與目前模型相同或最多低一階的性能範圍內，提出現實可行的遷移方案。
所顯示的所有數值均為估算值，並非基於實際計費token或基準測試的實測值。建議在採用前進行PoC驗證。
模型性能指數來源 artificialanalysis.ai · gpucost.org
常見問題
僅憑API費用能估算token用量嗎？
可以。我們使用目前模型的官方單價與預設輸入:輸出比率反推月度token數。這是估算值，輸入實際計費token數會更準確。
自建GPU和LLM API哪個更便宜？
取決於使用規模。小規模通常API更划算；大規模持續使用時，自建在5年TCO上可能更優。本工具會同時估算兩者供你比較。
需要多少張B200？
這取決於你的月度token量、峰值倍數以及所選模型的性能等級。本工具會根據平均與峰值吞吐量自動計算所需GPU數量。
5年折舊如何計算？
初始投資(CAPEX)按60個月直線折舊，再加上每月的電費、維護費、人力成本、軟體費和API備援費用。
可以比較MiniMax和Gemini的費用嗎？
可以。我們使用兩個模型的官方價格資料，在相同用量假設下比較月費用。
實際服務性能也一樣嗎？
不能保證完全相同。所示的性能等級和token處理速度均為基於基準測試和規格的估算值。建議正式上線前進行PoC驗證。