💰 AI推理成本真相：输入处理远比输出生成便宜千倍，盈利能力被低估
一项基于H100 GPU零售租金和DeepSeek R1架构的分析指出，AI推理的实际成本，特别是输入处理部分，远低于普遍认知，并非“烧钱机器”。研究发现，输入处理（预填充阶段）与输出生成（解码阶段）的成本存在巨大不对称性，两者相差高达千倍。
具体数据显示：
* 输入令牌成本：约为每百万令牌 0.005美元。
* 输出令牌成本：约为每百万令牌 3美元以上。
这种差异源于输入处理主要受内存带宽限制，可并行处理大量令牌；而输出生成则需顺序进行。此外，当上下文长度超过 128k 令牌时，计算将成为瓶颈，导致成本增加 2-10倍。
在实际应用中，AI推理展现出强大的盈利能力：
* 消费者计划（如ChatGPT Pro）：每月20美元的用户，实际计算成本仅约 3美元，OpenAI的加价倍数达到 5-6倍。
* 开发者使用（如Claude Code）：由于输入量大而输出量小，实际成本极低，加价倍数可达 11.8倍至20.3倍。
* API业务：毛利率高达 80-95%以上，被形容为“印钞机”。
文章总结，这种成本结构使得输入密集型应用（如编码助手、文档分析）极具盈利潜力，而输出密集型应用（如视频生成）则因需生成海量输出而成本高昂。作者质疑“AI成本过高”的说法，认为其可能被夸大以维护现有参与者的利益，实际盈利门槛可能远低于普遍认知。
(HackerNews)
via 茶馆 - Telegram Channel
一项基于H100 GPU零售租金和DeepSeek R1架构的分析指出，AI推理的实际成本，特别是输入处理部分，远低于普遍认知，并非“烧钱机器”。研究发现，输入处理（预填充阶段）与输出生成（解码阶段）的成本存在巨大不对称性，两者相差高达千倍。
具体数据显示：
* 输入令牌成本：约为每百万令牌 0.005美元。
* 输出令牌成本：约为每百万令牌 3美元以上。
这种差异源于输入处理主要受内存带宽限制，可并行处理大量令牌；而输出生成则需顺序进行。此外，当上下文长度超过 128k 令牌时，计算将成为瓶颈，导致成本增加 2-10倍。
在实际应用中，AI推理展现出强大的盈利能力：
* 消费者计划（如ChatGPT Pro）：每月20美元的用户，实际计算成本仅约 3美元，OpenAI的加价倍数达到 5-6倍。
* 开发者使用（如Claude Code）：由于输入量大而输出量小，实际成本极低，加价倍数可达 11.8倍至20.3倍。
* API业务：毛利率高达 80-95%以上，被形容为“印钞机”。
文章总结，这种成本结构使得输入密集型应用（如编码助手、文档分析）极具盈利潜力，而输出密集型应用（如视频生成）则因需生成海量输出而成本高昂。作者质疑“AI成本过高”的说法，认为其可能被夸大以维护现有参与者的利益，实际盈利门槛可能远低于普遍认知。
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