AI焦點｜Alibaba shares rise on Moonsho・Show HN: CostPerPrompt – Live・Chuck Schumer, Other Senators

📰 1. Alibaba shares rise on Moonshot’s 20,000-chip AI deal

📰 2. Show HN: CostPerPrompt – Live AI API pricing and real-workload cost calculators

TITLE: CostPerPrompt：即時AI API定價與真實工作負載成本計算器

原文摘要

最近在Hacker News上看到一個超實用的工具「CostPerPrompt」，顧名思義就是在幫你算每一次Prompt到底要花多少錢。這個網站整理了232+個AI模型的即時定價，涵蓋GPT、Claude、Gemini、Llama、DeepSeek這些主流廠商，而且價格會自動更新。除了查價，它還提供一堆計算器：API成本、聊天機器人模擬、Agent多步驟流程、RAG檢索、語音AI、GPU租賃、圖片生成，甚至連Token計算機都有。最酷的是它模擬真實情境，像是對話歷史越來越長時Cache命中率怎麼變化、Agent因為重試和工具呼叫成本爆增10到30倍、同一顆H100在不同雲端廠商價差可以到5倍。總之，就是一個把「AI到底要燒多少錢」這件事講得清清楚楚的網站。

我的觀點

看到它列出的幾個關鍵數字，我第一個反應是「輸出比輸入貴3到5倍」這件事。很多人以為AI成本就是看輸入的Token數，但實際上輸出Token才是真正的大魔王。舉例來說，GPT-5.6 Sol輸入每百萬Token只要5美元，輸出卻要30美元，差了6倍。如果你的應用是產生長文或程式碼，輸出Token暴增，帳單就會非常可觀。所以我的判斷是：先搞清楚你的工作負載是輸入密集還是輸出密集，再去選模型和設定優化策略。否則你會以為換了便宜模型，結果輸出單價反而更高，省了芝麻丟了西瓜。

另一個讓我眼睛一亮的數字是「Agent成本比你想像中高10到30倍」。這根本是工程師的痛點啊！寫一個簡單的Chatbot可能沒什麼，但一旦變成多步驟Agent，每次工具呼叫、每次重試、每次把歷史紀錄重新塞進去，Token消耗就像坐火箭一樣往上竄。CostPerPrompt把這個過程模擬出來，讓你在開發初期就知道為什麼Agent專案那麼燒錢——這比事後看到帳單心臟病發作好多了。

延伸思考

這個工具其實反映了一個趨勢：AI成本越來越透明化。以前大家只關心模型能力，現在開始認真算每一百萬Token的單價，甚至細算Cache命中、Batch折扣這些隱藏成本。我認為這對整個生態系是好事，因為當開發者開始斤斤計較，廠商就會被迫在價格上競爭，或者用更聰明的計價方式來吸引客戶。像是DeepSeek V4 Flash輸入每百萬Token居然只要0.09美元，這已經比很多傳統API還便宜了。

另外，「GPU租賃價差5倍」這點也很有意思。同樣一張H100，不同雲端服務商報價可以差到5倍，這代表市場其實很不透明，或者說不同平台提供的附加價值（像是網路、儲存、管理工具）會大幅影響價格。對個人開發者或小團隊來說，與其盲目選大廠，不如花點時間用這類比價工具，把每一分錢花在刀口上。

總之，CostPerPrompt不是那種放著好看的定價表，而是真的能拿來估算專案預算的實用工具。如果你正在開發AI應用，真心建議把這個網站存起來，下次提案或估價時，直接用它算出具體數字，會比說「大概幾百塊吧」專業一百倍。

📝 編輯說：: 這篇文章在Hacker News上引發不少討論，筆者覺得最有價值的觀點是Agent成本被嚴重低估——開發者真的該在動手前先算清楚每一輪對話會吃掉多少Token。

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📚 本日原文來源

本文由JK Space News彙整，不代表任何投資建議。