本地部署还是调 API:按调用量算,盈亏平衡点在哪

OpenRouter 上 Ling 3.1 Flash 与 Apodex 1.1 Mini 报价均为 0 美元,GPT-6.1 Sol Pro 输出端 10 美元每百万 tokens。把这几档价格和自建 GPU 的固定成本放在一起,能算出一条按调用量走的成本分界线。

人工智能AI 成本账荣信微安

先看 API 这一侧,价格到底散成什么样?

那自建这一侧,成本到底怎么算?

盈亏平衡点,具体落在多少调用量?

那是不是调用量一大,就该自己部署?

参考资料

  1. OpenRouter·低价高性价比模型 · inclusionAI: Ling 3.1 Flash(上下文 262,144,输入 $0.000/M、输出 $0.000/M tokens)
  2. OpenRouter·最新模型参数与价格 · OpenAI: GPT-6.1 Sol Pro(上下文 1,050,000,输入 $2.000/M、输出 $10.000/M tokens)
  3. OpenRouter·长上下文模型 · SpaceXAI: Grok 4.20(上下文 2,000,000,输入 $1.250/M、输出 $2.500/M tokens)(2025-09-01)
  4. OpenRouter·最新模型参数与价格 · Apodex: Apodex 1.1 Mini (free)(上下文 262,144,输入 $0.000/M、输出 $0.000/M tokens)
  5. OpenRouter·最新模型参数与价格 · Pareto 26.10 Preview(上下文 1,048,576,输入 $0.800/M、输出 $3.200/M tokens)

以上内容基于公开信息整理,仅作行业技术交流,不构成任何诊疗建议,所引数据均可在参考资料中核对。

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