✓ Ultima verifica: 27-07-2026· Modello: costo effettivo corretto per l'accuratezza· segnalare un problema →
Il prezzo token è il costo di a chiamata, non utilizzabile risultato. Un modello più economico che ha ragione meno spesso ti fa pagare i tentativi, quindi è vero costo per risposta corretta può battere un modello più costoso o perderlo. Inserisci il costo per attività e la precisione di ciascun modello per visualizzare il costo corretto per l'accuratezza, IL precisione di pareggioe quale modello è effettivamente più economico per l'output corretto.
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più economico per corretto
—premium/corretto
—più economico/corretto
—precisione di pareggio
Prezzo dell'adesivo rispetto al prezzo di un risultato
Ogni modello prevedeva un prezzo in due modi: il costo grezzo per chiamata e il costo effettivo una volta diviso per la precisione per pagare i tentativi. La colonna "tentativi" è quella che sovrasta la precisione: quanti tentativi sono necessari in media per ottenere una buona risposta. Viene evidenziata la riga più economica per correzione; non è sempre l'adesivo più economico.
Modello
$/chiamata
Precisione
Tentativi/correggi
$/corretto
Mensile
Di quanta precisione ha bisogno il modello più economico
Il costo effettivo del modello più economico per un intervallo di livelli di precisione, rispetto al costo fisso per correzione del modello premium. La riga in cui si incrociano rappresenta la precisione di pareggio: sopra vince il modello più economico, sotto i suoi tentativi lo rendono la scelta più costosa.
Precisione più economica
Più economico $/corretto
Premio $/corretto
Vincitore
Lo sconto che ti costa denaro
Ogni dashboard di selezione del modello viene ordinata in base al prezzo per milione di token e ognuna di esse risponde alla domanda sbagliata. Il costo che figura sulla tua bolletta non è il costo di una chiamata, è il costo di una chiamata che puoi effettivamente utilizzare e nel momento in cui la tua attività ha una risposta giusta e una sbagliata, quei due numeri si separano. Un modello che costa il 30% in meno per chiamata ma dieci punti in meno di precisione non è più economico del 30%; una volta riprovati o eliminati gli errori, stai acquistando più tentativi per risultato utilizzabile e l'aritmetica può capovolgere completamente la classifica. La soluzione è una divisione: prendi il costo di un tentativo e dividilo per la probabilità che il tentativo abbia successo, e su questo confronta i modelli. Il pareggio stampato da questa calcolatrice rappresenta l'intera decisione in un unico numero: la precisione che un modello più economico deve raggiungere prima che il suo sconto sia reale piuttosto che una tassa da pagare nei nuovi tentativi. Ciò presuppone che tu possa distinguere il bene dallo sbagliato e semplicemente rieseguire gli errori, che è esattamente la situazione quando hai una suite di test, un verificatore o una revisione umana; se le risposte sbagliate passano inosservate, il modello economico è ancora peggio, perché ora si paga anche il costo di sbagliare a valle. Valuta prima una singola chiamata con il calcolatore del costo dei gettoni, confronta i prezzi dei modelli grezzi su pagina di confronto dei modellie se stai concatenando le chiamate a un agente, dimensiona il token dell'attività completa con il file Calcolatore dei costi dell'agente AI.
Prende il costo per attività di ciascun modello e la sua precisione come tasso di successo. Il costo effettivo per risposta corretta è il costo per attività diviso per la frazione di precisione, perché in media esegui uno su tutti i tentativi di precisione per ottenere una buona risposta e paghi anche per i tentativi falliti. La spesa effettiva mensile corrisponde al costo per risposta corretta moltiplicato per il numero di risposte corrette necessarie al mese (risposte corrette al giorno moltiplicate per 30,4). La precisione di pareggio è la precisione del modello più costoso scalata in base al rapporto tra il costo del modello più economico e il costo del modello premium: la precisione con cui i tentativi del modello più economico annullano esattamente il suo vantaggio di prezzo. Ciò presuppone tentativi indipendenti e un modo affidabile per rilevare una risposta sbagliata; senza un verificatore il costo effettivo è un limite inferiore.
Domande frequenti
Qual è il costo per risposta corretta e perché è più importante del prezzo simbolico?
È ciò che paghi per ottenere un risultato utilizzabile, non il costo di una chiamata. Il prezzo simbolico non dice nulla sul fatto che il tentativo sia stato giusto. Se un modello riesce il 70% delle volte e riprovi a fallire, paghi circa 1,4 tentativi per ogni risposta buona, quindi il suo costo effettivo è l'adesivo diviso per la precisione. Questa divisione può ribaltare la classifica: un modello più economico del 40% per chiamata ma meno accurato può essere più costoso per risposta corretta rispetto a uno più costoso e più affidabile.
Come posso calcolare il costo corretto per l'accuratezza di un modello?
Dividi il costo di una chiamata per la percentuale di successo come frazione. Due centesimi al 95% equivalgono a circa 2,1 centesimi per risposta corretta; due centesimi al 65% sono circa 3,1 centesimi, perché per ogni chiamata sono necessarie circa 1,5 chiamate. Il moltiplicatore è superiore alla precisione: il 95% è una tassa di 1,05x, il 65% una tassa di 1,54x, il 50% raddoppia il costo. Si presuppone che tu possa rilevare risposte errate e riprovare; se vengono spedite risposte sbagliate, il costo reale è più alto.
Di quanta precisione ha bisogno un modello più economico per essere effettivamente più economico?
Almeno la precisione del modello più costoso è proporzionale al rapporto prezzo. Se il modello premium è accurato al 95% e quello più economico costa il 70%, quello più economico necessita di una precisione pari a circa il 66,5% per raggiungere il pareggio. Di seguito i suoi tentativi consumano il risparmio; sopra di esso, vince. Uno sconto principale non ha senso senza un numero di precisione allegato.
Ciò vale anche per la classificazione, l'estrazione e gli agenti?
Ovunque puoi valutare se un risultato è corretto. La precisione è la percentuale di superamento rispetto a un set etichettato o la frazione di esecuzioni dell'agente che raggiungono un risultato corretto. Per gli agenti l'effetto è amplificato: un'esecuzione fallita può bruciare molti più token di una chiamata. Per la generazione a tempo indeterminato, utilizzare il tasso di accettazione (quota mantenuta senza riscrittura) come input di precisione.