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文檔簡介

12而言，頭部模型呈現(xiàn)出“少數(shù)強(qiáng)勢型號(hào)占據(jù)大盤、同一模型家族內(nèi)多版本并存”3圖2：提供各模型API調(diào)用的服務(wù)商的數(shù)量4圖3：DeepSeek和Qwen系列各模型的服務(wù)商支持覆蓋度5?6圖4：大模型API調(diào)用次數(shù)（以DS-V3為基準(zhǔn)歸一化）與服務(wù)商數(shù)量分布圖5：模型參數(shù)量與模型API價(jià)格（接下頁）7圖5：模型參數(shù)量與模型API價(jià)格（接上頁）89速度及穩(wěn)定性正在成為比價(jià)格更具區(qū)分度的競爭維度。本文進(jìn)一步對(duì)比了上下文長度的支持情況，詞與檢索策略”。圖10：TTFT和TPS的改善趨勢圖11：服務(wù)商對(duì)OpenAI和Anthropic接口的兼容性空應(yīng)使用500狀態(tài)碼空成為成本治理的重要方式。而不犧牲體驗(yàn)”。附錄一模型系列分類規(guī)則nKimi-K2附錄二術(shù)語說明成到生成結(jié)束的速度表現(xiàn)。lTTFT:用于衡量用戶從發(fā)出請(qǐng)求到看到首個(gè)輸出token為止的等待時(shí)間，是最貼近交互體驗(yàn)的延遲指標(biāo)之一，尤其在流式響應(yīng)中非常關(guān)鍵。數(shù)除以窗口時(shí)長。lHTTP狀態(tài)

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