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在评估大型语言模型（LLM）时，API定价常被视作成本决策的核心依据，但低价模型未必带来更低的总拥有成本。实际应用中，推理开销——包括响应延迟、token消耗量、重试率及后处理需求——显著影响整体支出。例如，某低价模型因生成质量不稳定导致30%请求需重试，反而推高有效成本；而高价模型虽单次调用费用高，却因高准确率与低冗余计算实现更优模型性价比。因此，LLM成本应置于端到端场景中综合衡量，而非仅依赖标称API定价。