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重新思考 AI TCO：为何每 Token 成本才是唯一重要的指标
在生成式与代理式AI时代，传统数据中心转变为AI Token工厂，企业评估AI基础设施时不应只关注算力成本、每美元FLOPS，而应重视每Token成本，它决定AI规模化盈利，NVIDIA在该指标上表现出色。
Claude Sonnet 5：更强，但更贵，每任务成本反超Opus 4.8
Anthropic 发布的 Claude Sonnet 5 智能指数追平 GPT - 5.5，但每任务成本比 Opus 4.8 贵 15%。它在知识工作类任务表现佳，推出促销价，不过促销后成本待察。评估迁移时需算 token 消耗。
成本不到8千美元！新浪微博1.5B小模型超越近万亿参数模型
新浪微博开源的VibeThinker - 1.5B模型，仅15亿参数、训练成本不足8000美元，却在顶级数学竞赛基准击败近万亿参数模型。它采用频谱到信号原则，分两阶段训练，性能出色，成本低且数据无污染。
相信大模型成本会下降，才是业内最大的幻觉
很多AI创业者认为模型降价能降成本、改善营收。但文章指出，成本下降仅针对老旧模型，最好模型成本大致相同，且模型token消耗激增。还探讨了AI创业商业模式，如按使用量计费、建立高切换成本、垂直整合等。
为什么你的 AI Coding 账单越涨越快？十个节约 Token 的工程办法。
文章指出今年大模型Token账单涨得快，尤其AI编程重度用户。从工程角度总结降低Token消耗的方法，如上下文清场、代码导航等，还分析AI Coding的Token变贵原因及各方法适用边界。
6位前DeepMind老将打造「AI指挥官」，一半成本刷新SOTA
6名前Google DeepMind成员创立Poetiq，搭建元系统让前沿大模型自动生成解决特定任务的策略和模型组合，降低推理成本。其Gemini 3 Pro优化技术在ARC - AGI - 2上创SOTA，成本仅为之前最优方法一半。
陶哲轩：AI 已经把想法成本降到几乎为0了...
著名数学家陶哲轩在与播客主持人Dwarkesh Patel的对谈中分享使用AI一年后的观点，认为AI已将想法生成成本降至几乎为零，但验证和评估成新瓶颈，还探讨其对数学研究的影响及未来发展。
DSpark推理速度提升80%后，OpenAI宣布新方法将推理成本降低了一半
近日，OpenAI 工程师开发优化技术，将模型推理成本降一半。业内猜测或基于公开成果，也有人认为是模型量化。此前 DeepSeek 推出 DSpark，使 V4 模型推理速度提升 60%-85%，还引入峰谷定价机制。
首次披露！DeepSeek V3 发布软硬一体协同训练论文，公开「降成本」秘诀
DeepSeek团队发布论文《洞察DeepSeek - V3：规模的挑战和对AI架构硬件的思考》，从硬件架构和模型设计双重视角，探索其经济高效的大规模训练和推理方法，介绍了设计原则、低精度驱动等多方面内容及降成本秘诀。
智谱开源GLM-4.5工具调用超越Claude Opus 4.1，成本仅1.4%
开源模型GLM-4.5在伯克利工具使用榜单上超越Claude Opus 4.1，运行相同任务成本仅为1.4%。它采用MoE架构，在多场景表现卓越，推理速度快，成本低，还接入多款主流编程工具。