每次设计一个新 AI 功能, 产品经理都会问同一个问题: "到规模之后, 这个功能一个月要烧多少钱?" 这个问题听着简单, 但 token 计费本身非线性, 多轮对话还会把上下文成本越滚越大。用手工表格去算, 很容易算到怀疑人生。ChooseAIModel.com 这个工具, 就是为了把这层摩擦直接干掉。
它不是排行榜, 而是按你的负载算账
市面上有很多模型对比站, 大多只是把价格表摆出来。ChooseAIModel.com 的做法更务实: 让你描述自己的真实工作负载, 然后基于这个负载去估算月度成本。官网给出的流程分三步: 把真实 prompt 和预期响应贴进去, 或者直接选一个用例预设; 再按文件类型、大小、月度请求量把"形状"搭出来, 顺便把延迟、质量、预算这些偏好标出来; 最后系统会给出数百个模型下的月度成本、推荐选项, 以及和其他候选的取舍。
换句话说, 这个工具回答的不是"哪个模型最强", 而是"以我的用法, 哪个模型最划算"。这点很实际, 尤其是对还在打磨产品的早期团队。
官方演示案例: 同一个任务, 价格差四到六倍
网站首页放了三个很有冲击力的演示对比, 当然这些都是官方给的示意数据, 具体数字会随市场价变化。比如客服机器人按 12 万次请求/月来算, GPT-5 要 648 美元, Grok 只要 157 美元, 低了 76%; 文档抽取按 6 万次请求/月, Claude Fable 5 要 1,180 美元, Gemini Flash 只要 214 美元, 低了 82%; 内部 RAG 助手按 20 万次请求/月, GPT-5 要 920 美元, DeepSeek 只要 132 美元, 低了 86%。
这些数字本身不是重点, 重点在于: 同样的任务在不同模型上的成本差, 可能比大多数团队想象的都要大。如果你正在做一个 token 敏感的 AI 功能, 这类模拟跑一遍, 往往比凭感觉拍板要靠谱得多。
覆盖 375 个模型, 价格数据持续更新
截至写这篇文章时, ChooseAIModel.com 首页标注的是收录 375 个模型、51 家供应商, 价格数据"约 3 小时前更新"过。除了成本模拟, 站内还提供模型比价、计算器、知识库等模块, 并单独有一个最新价格变化栏目, 实时滚动各家模型的价格波动, 比如某款模型的输入输出价格突然调低 51%, 这一类信息对选型窗口期很有参考价值。
另外官方明确强调: 使用模拟器不需要 SDK、不需要注册账户, 输入的数据不会被存储。对于担心"我只是来查个价格, 不想留一堆 cookie"的用户, 这点体验很友好。
用之前, 先想清楚这几点
要说明的是, 网站底部标注了"价格均为供应商列表价"。也就是说, 如果你通过云厂商拿到的折扣价、承诺用量价, 最终账单可能和模拟结果有差异。模拟器的价值在于快速筛掉那些明显不合理的选项, 而不是替代你和销售谈价。
另外, 官方公开的估算方法有限, 具体的成本模型如何计算缓存命中、多轮上下文膨胀这类细节, 并没有完全披露。做比较粗的预算是够用的, 但如果要用于采购决策, 还是建议再用官方定价文档做一轮复核。
这个工具适合哪些人?
- 正在给 AI 功能做技术选型的开发者或架构师
- 要回答老板"这个功能成本多少"的产品经理
- 考虑把任务从一个大模型迁移到更便宜模型的成本优化场景
简单说, 找一个下午, 把真实工作负载丢进去跑一遍, 用模拟结果当决策依据, 比在几十个模型页面之间来回切换效率高得多。至少下次 PM 再问你成本, 你不需要打开 Excel 了。
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