北京时间 9 月 23 日 Anthropic 与 OpenAI 同日发布新模型：Opus 5.5 写作能力回归且能力大增，GPT-6 Sol 和 Luna 单价砍半。详细对比能力变化、思考档位建议、旧模型替换方案与国产同价位横评。
单步判别模型 Jev 深度拆解：输入 $0.042/M、输出零元计费、70ms 响应。底层 Logits 投影与 NLI 机制、20 行代码本地实测、压测数据、失败模式与生产混合路由实操。
LLM Token 支出指数从 7 日均线高点 $2.81/M 降到 $1.24/M，跌幅 56.0%。约 95% 的净变化来自用量结构变化，同期日均 token 增长约 306%，估算支出增长约 94%。
左上角为最优性价比区，智能指数够高价格够低。虚线为同价位最高智能指数，相同开销的更好选择。附前沿线拆解、思考强度对比、按任务复杂度的选型短名单。
大模型 API 比价从哪看起？输入价、输出价、缓存命中价、Batch 折扣、工具调用附加费逐项拆解，附真实模型月费对比和计算器入口。
8 月 28 日腾讯发布并开源 Hy4 preview：770B 总参数 / 49B 激活，100 万上下文，Apache 2.0 权重。Terminal-Bench 2.1 拿到 85.4，DeepSWE 从 Hy3 的 28.0 跳到 64.3。输入 6 元、输出 18 元/百万 token。架构、基准、价格逐项核对，附月度账单算法。
8 月 20 日匿名上线 OpenRouter 的 stealth/ox-alpha，8 月 26 日被智谱确认为 GLM-5.3-Flash。320B/18B 激活的 MIT 开源原生多模态模型，1M 上下文，输入 0.075 美元/百万 token。溯源证据、架构、基准与价格对照一次讲清。
按 Agent 编程、代码问答、在线客服、长文档和内容生成五类真实任务比较模型，同时给出任务主指标与按量 API 月成本结论，支持最多 6 个模型、场景参数和可分享链接。
DeepSeek 4 月把缓存命中价降到 1/10、5 月 V4 Pro 永久降价 75%，OpenAI 7 月 30 日把 GPT-5.6 Luna 降价 80% 跟上。缓存命中价在各家之间已经拉开一百倍差距，Agent 场景的账单主要由它决定。
月之暗面 Moonshot 全部 Kimi 模型报价（每百万 token 输入/输出）：K3、K2.7 Code、K2.6。含缓存价、上下文与智能指数，每日自动同步。
LLM Token 支出指数归因分解：结构迁移（转向便宜模型）贡献 54%、厂商降价贡献 46%；同期 token 用量 +64%、总支出 +47%。大模型 token 支出指数下跌背后的另一种读法。
LLM Token 支出指数对比：与彭博终端上的 Silicon Data 大模型支出指数读数互相印证，差异在口径公开度、开源/闭源子指数、CPI-per-IQ、事件标注与 CC BY 4.0 数据许可。
拆解彭博社与财联社引用的 LLM Token 支出指数（SDLLMTK）口径，用公开数据（OpenRouter 用量 × 每日价格）复现出每日更新的大模型 token 支出指数 TTSI。
开发者说的是"日均烧 2000 万 Token"，不是"每天 500 次请求"。拆解真实消耗梯队、input/output 比例与缓存命中率，给出一套符合直觉的成本计算方法。
Google DeepMind 发布 Gemma 4：Apache 2.0 许可、E2B 至 31B、256K 上下文、多模态与 agent 工具链；架构要点、基准表与开发者落地建议一文读完。
2026 年大模型 API 定价指南，覆盖 OpenAI、Anthropic、Google、DeepSeek 等主流厂商。每日更新数据，帮你选出性价比最优方案。
国内厂商大模型 API 报价横评：含最低输出价、性价比排行、智能指数与场景选型，每日自动同步。
DeepSeek V3.2 与 GPT-5.4 系列的价格和性能深度对比，谁才是 2026 年的性价比之王。
本地部署 LLM 的真实成本拆解：电费、折旧、维护一个不少。RTX 5090 vs API 调用，哪个更划算？
2026 年推理模型大横评：价格相差 10 倍，推理能力差距多大？