每次設計一個新 AI 功能, 產品經理都會問同一個問題: "到規模之後, 這個功能一個月要燒多少錢?" 這個問題聽著簡單, 但 token 計費本身非線性, 多輪對話還會把上下文成本越滾越大。用手工表格去算, 很容易算到懷疑人生。ChooseAIModel.com 這個工具, 就是為了把這層摩擦直接幹掉。
它不是排行榜, 而是按你的負載算賬
市面上有很多模型對比站, 大多隻是把價格表擺出來。ChooseAIModel.com 的做法更務實: 讓你描述自己的真實工作負載, 然後基於這個負載去估算月度成本。官網給出的流程分三步: 把真實 prompt 和預期響應貼進去, 或者直接選一個用例預設; 再按檔案型別、大小、月度請求量把"形狀"搭出來, 順便把延遲、質量、預算這些偏好標出來; 最後系統會給出數百個模型下的月度成本、推薦選項, 以及和其他候選的取捨。
換句話說, 這個工具回答的不是"哪個模型最強", 而是"以我的用法, 哪個模型最划算"。這點很實際, 尤其是對還在打磨產品的早期團隊。
官方演示案例: 同一個任務, 價格差四到六倍
網站首頁放了三個很有衝擊力的演示對比, 當然這些都是官方給的示意資料, 具體數字會隨市場價變化。比如客服機器人按 12 萬次請求/月來算, GPT-5 要 648 美元, Grok 只要 157 美元, 低了 76%; 文件抽取按 6 萬次請求/月, Claude Fable 5 要 1,180 美元, Gemini Flash 只要 214 美元, 低了 82%; 內部 RAG 助手按 20 萬次請求/月, GPT-5 要 920 美元, DeepSeek 只要 132 美元, 低了 86%。
這些數字本身不是重點, 重點在於: 同樣的任務在不同模型上的成本差, 可能比大多數團隊想象的都要大。如果你正在做一個 token 敏感的 AI 功能, 這類模擬跑一遍, 往往比憑感覺拍板要靠譜得多。
覆蓋 375 個模型, 價格資料持續更新
截至寫這篇文章時, ChooseAIModel.com 首頁標註的是收錄 375 個模型、51 家供應商, 價格資料"約 3 小時前更新"過。除了成本模擬, 站內還提供模型比價、計算器、知識庫等模組, 並單獨有一個最新價格變化欄目, 實時滾動各家模型的價格波動, 比如某款模型的輸入輸出價格突然調低 51%, 這一類資訊對選型視窗期很有參考價值。
另外官方明確強調: 使用模擬器不需要 SDK、不需要註冊賬戶, 輸入的資料不會被儲存。對於擔心"我只是來查個價格, 不想留一堆 cookie"的使用者, 這點體驗很友好。
用之前, 先想清楚這幾點
要說明的是, 網站底部標註了"價格均為供應商列表價"。也就是說, 如果你通過雲廠商拿到的折扣價、承諾用量價, 最終賬單可能和模擬結果有差異。模擬器的價值在於快速篩掉那些明顯不合理的選項, 而不是替代你和銷售談價。
另外, 官方公開的估算方法有限, 具體的成本模型如何計算快取命中、多輪上下文膨脹這類細節, 並沒有完全披露。做比較粗的預算是夠用的, 但如果要用於採購決策, 還是建議再用官方定價文件做一輪複核。
這個工具適合哪些人?
- 正在給 AI 功能做技術選型的開發者或架構師
- 要回答老闆"這個功能成本多少"的產品經理
- 考慮把任務從一個大模型遷移到更便宜模型的成本優化場景
簡單說, 找一個下午, 把真實工作負載丟進去跑一遍, 用模擬結果當決策依據, 比在幾十個模型頁面之間來回切換效率高得多。至少下次 PM 再問你成本, 你不需要開啟 Excel 了。
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