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✅ 最划算：Gemini 2.0 Flash 价格 $0.10/M /百万输入 tokens
| 模型 | 厂商 | 上下文 | 最大输出 | 输入 $/M | 输出 $/M | ~页数 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Gemini 1.5 Pro | 2.1M | 8K | $1.25 | $5.00 | 3145.7 | |
| Gemini 2.0 Flash | 1.0M | 8K | $0.10 | $0.40 | 1572.9 | |
| Claude 3.5 Sonnet | Anthropic | 200K | 8K | $3.00 | $15.00 | 300 |
| Claude 3 Opus | Anthropic | 200K | 4K | $15.00 | $75.00 | 300 |
| GPT-4o | OpenAI | 128K | 16K | $2.50 | $10.00 | 192 |
| GPT-4o mini | OpenAI | 128K | 16K | $0.15 | $0.60 | 192 |
上下文窗口是 AI 模型在单次请求中能处理的最大 token 数量。它决定了模型一次能"看到"多少文本、代码或对话历史。更大的上下文窗口可以处理更长的文档、整个代码库或更长的对话——但也意味着更高的 API 成本。
合适的上下文窗口取决于你的使用场景：(1) 聊天机器人和问答通常需要 8K-32K。(2) 文档摘要需要 32K-12.8万。(3) 代码库分析需要 12.8万-20万。(4) 整本书或大型数据集处理需要 20万-200万。始终在上下文大小与成本之间平衡——更大的上下文每请求成本更高。
用 GPT-4o 处理 100 万 tokens 仅输入就花费 $2.50。用 Gemini 1.5 Pro 花费 $1.25。用 DeepSeek V3 只需 $0.27。对于经常处理大上下文的应用，选择每 token 价格更低的模型可以在许多任务上降低 80-90% 的成本，同时保持类似质量。
上下文窗口是 AI 模型在单次请求中能处理的最大 token 数量。它包括你的输入（prompt）和模型的输出。上下文窗口越大，模型能处理更长的文档、更多代码或更长的对话历史。例如，GPT-4o 的上下文窗口是 12.8 万 tokens，意味着它一次能处理约 9.6 万个英文单词。
Google 的 Gemini 1.5 Pro 上下文窗口最大，为 200 万 tokens（约 150 万单词或 3,000+ 页）。其次是 Gemini 2.0 Flash 的 100 万 tokens，Claude 3.5 Sonnet 和 OpenAI o1 各 20 万 tokens。对于大多数实际使用场景，12.8万-20万 tokens 已经足够。
12.8 万 tokens 的上下文窗口（如 GPT-4o）大约能容纳 9.6 万英文单词，换算约 192 页文本（按每页约 500 词计算）。对于代码，大约是 8,000-10,000 行代码，具体取决于编程语言和复杂度。
根据典型输入大小选择：(1) 8K tokens 以下的短 prompt，任何模型都可以——按价格选。(2) 8K-12.8万 的文档，GPT-4o mini 以 $0.15/M 最便宜。(3) 12.8万-20万 的长文档，用 Claude 3.5 Sonnet 或 o1。(4) 20万-200万 的超长内容，只有 Gemini 系列能处理。同时确认每百万 tokens 的成本在预算内。
不是。更大的上下文窗口允许处理更多文本，但并不意味着更好的推理或输出质量。事实上，模型可能出现"中间信息丢失"现象——超长上下文中中间位置的信息回忆准确度会下降。为获得最佳效果，使用能容纳你需求的最小上下文，并将重要信息放在 prompt 的开头和结尾。