关键考量
选择合适的大语言模型（LLM）是 AI 开发中最重要的决策之一。错误的选择可能导致性能不佳、成本过高或供应商锁定。
评估标准
- 任务适配：模型是否擅长你的特定任务（编程、推理、创意写作、摘要）？
- 上下文窗口：模型一次能处理多少文本？
- 延迟：模型响应速度如何？
- 成本：输入和输出的每 token 成本是多少？
- 隐私：能否自托管，还是必须使用云端 API？
2026 年热门选项
- Claude (Anthropic)：擅长长文档、细致推理和编程。
- GPT-4o (OpenAI)：强大的多模态能力，快速推理。
- Gemini (Google)：大上下文窗口，有竞争力的定价。
- Qwen (阿里巴巴)：中文性能最佳，提供开放权重版本。
- Llama (Meta)：完全开源，可自托管，社区强大。
决策框架
首先定义你的硬性需求：延迟低于 2 秒？每千 token 低于 $0.01？完全数据主权？然后在实际数据上对 2-3 个候选模型进行基准测试后再做决定。
成本对比表
| 模型 | 输入 ($/1M tokens) | 输出 ($/1M tokens) | 上下文 |
|-------|---------------------|----------------------|---------|
| GPT-4o | $2.50 | $10.00 | 128K |
| Claude Sonnet 4 | $3.00 | $15.00 | 200K |
| Gemini 2.0 Flash | $0.10 | $0.40 | 1M |
| Llama 3.1 70B (自托管) | ~$0.50* | ~$0.50* | 128K |
| Qwen 2.5 72B (自托管) | ~$0.40* | ~$0.40* | 128K |
*自托管成本基于 1 块 A100 GPU（约 $1/小时），共享约 200 万 tokens/小时。
实用建议
- 从最便宜的可用模型开始：简单任务用 GPT-4o-mini 或 Gemini Flash。质量不够时再升级到贵的模型。
- 在你自己的数据上基准测试：排行榜分数不反映你的特定用例。用 50–100 个真实样本测试。
- 考虑总拥有成本：自托管需要 DevOps 时间。云 API 零维护但每 token 成本更高。
- 规划模型可移植性：抽象 LLM 层（使用 LiteLLM 或 LangChain），以便无需重写即可切换提供商。
成本对比表
| 模型 | 输入 ($/1M tokens) | 输出 ($/1M tokens) | 上下文 |
|-------|---------------------|----------------------|---------|
| GPT-4o | $2.50 | $10.00 | 128K |
| Claude Sonnet 4 | $3.00 | $15.00 | 200K |
| Gemini 2.0 Flash | $0.10 | $0.40 | 1M |
| Llama 3.1 70B (自托管) | ~$0.50* | ~$0.50* | 128K |
| Qwen 2.5 72B (自托管) | ~$0.40* | ~$0.40* | 128K |
*自托管成本基于 1 块 A100 GPU（约 $1/小时），共享约 200 万 tokens/小时。
实用建议
- 从最便宜的可用模型开始：简单任务用 GPT-4o-mini 或 Gemini Flash。质量不够时再升级到贵的模型。
- 在你自己的数据上基准测试：排行榜分数不反映你的特定用例。用 50–100 个真实样本测试。
- 考虑总拥有成本：自托管需要 DevOps 时间。云 API 零维护但每 token 成本更高。
- 规划模型可移植性：抽象 LLM 层（使用 LiteLLM 或 LangChain），以便无需重写即可切换提供商。