[功能建议 + 原型] 按自定义 Token 比例重算模型成本与斩杀线

[ChuHanModel]

不同应用的缓存输入、普通输入和输出占比差异很大。固定折算比例便于统一展示，但可能与用户的实际成本排序相差较大。因此我做了一个独立原型，想讨论是否值得提供自定义比例，或提供公开快照供外部工具使用。

• 演示：https://model-cost-lens.linyi-wang.chatgpt.site
• 源码（MIT）：https://github.com/ChuHanModel/model-cost-lens

只需要输入「缓存输入 : 普通输入 : 输出」三项比例，也可以直接填三项 Token 数。工具自动归一化，计算每百万总 Token 的人民币成本，并按所选分类的 AIHOT 评分重算性价比边界：如果存在成本不高、评分不低且至少一项更优的型号，当前型号就有更优替代。

支持综合、编程、科研、专业办公和知识问答，可叠加国产与已核验开源权重筛选，支持搜索、导出结果和下载统一快照。搜索只过滤表格，不改变比较对象。

例如，按快照中的单价，缓存输入 : 普通输入 : 输出 = 97 : 2 : 1 时，GLM-5.3 Flash 折算价约为 ¥0.2671，MiMo-V2.6-Pro 约为 ¥0.14425；改为无缓存的 0 : 4 : 1，二者分别约为 ¥1.2 与 ¥3.6。三项单价与使用构成共同决定成本。

数据是 2026-10-06 的静态快照：遍历五个分类 × 四种筛选组合的全部公开可见行，补查 90 个评测来源页和 65 个模型详情；其中 57 个型号已入榜、8 个暂未入榜。原站每页最多展示 30 个型号，尚未证明覆盖后台全部型号。快照保留分类评分、原榜名次、未知价格、抓取时间和来源链接；暂未入榜型号不参与斩杀线。

计算没有包含缓存写入、存储、阶梯价、订阅费用或不同模型的 Token 数和输出长度差异，也没有重新核验所有厂商报价。评分不是正确率。这是独立工具，与 AIHOT 无官方关系，原始数据来源及权益保留。

想请教：自定义比例和重算斩杀线是否适合榜单的产品方向？如果榜单代码暂时不开放维护，提供可下载的数据快照或稳定的公开数据入口，是否是更合适的协作方式？

[KKKKhazix]

谢谢做了这个原型：归一化、按比例重算前沿、筛选组合，连没算进去的缓存写入和阶梯价都写清楚了，看得出很用心。

你问的两件事：

• 自定义比例：我们定的是不让读者自己选口径，斩杀线的价格按每个榜自己的使用场景折算（比如编程榜算进缓存命中价），读者不用先估一组比例就能直接比。所以榜单上不会加这个选项。
• 数据入口：模型榜现在不提供下载快照或公开的数据接口；它的代码 4.0.0 起也移出了开源框架，只留在 AIHOT 上，暂时不对外协作维护。

作为独立工具它挺好用，说明里也写明了和 AIHOT 没有官方关系。