一文搞懂模型倍率怎么计算的，以及模型分组倍率原理！

📍 已知：

        ① 输入token：又名 提示、Input token 数

        ② 输出token：又名 补全、Output token 数

📍 基准价格【最初 gpt3.5 的价格，所以倍率越大，越聪明越贵，倍率越小越省钱越笨】

        one-api 默认 1$ = 50w tokens，即 0.002$/1k tokens ，把这个叫做基准价格。

📍 模型倍率 = 输入价格/基准价格

📍 补全倍率 = 输出价格/输入价格

🧮 官方价格公式：输入价格 * 输入token数 + 输出价格 * 输出token数
📌 one-api 的价格公式：

• 模型倍率 * （提示token数 + 补全token数 * 补全倍率）
  = 模型倍率 * 提示token数 + 模型倍率 * 补全倍率 * 补全token数
  = （输入价格/基准价格） * 输入token数 + （输出价格/基准价格）* 输出token数
  = （输入价格 * 输入token数 + 输出价格 * 输出token数)）/ 基准价格

可以看到，它们只差了一个固定参数，即基准价格，程序后台计算完统一乘上基准价格就好了。

🎯 为什么基准价格为什么定在 1$=50w tokens ？

• 那自然是因为最开始基准价格是参考的 gpt-3.5-turbo 的输入价格 0.002$/1k tokens
• 降价是后来的事情了，你要问为什么选择倍率体系，不直接使用价格体系，那就得问前辈了

举例子，以 OpenAI 官网输入输出价格计算

🎯 知识点

• 2023年的时候，模型还是按照 1k tokens 计费（1k = 1000 个token）
• 2024年开始，随着模型的涨价以及用量的增多，已经按 M 计费了，1M = 100万 token，所以算基准费率的时候，基本上就是以 M 为单位的，除以2即为模型倍率

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