Artificial Analysis上线缓存与成本指标
先了解这件事
2026年10月14日，Artificial Analysis 上线「Cache hit rate」（缓存命中率）与「Cost per Task」（每任务成本）两项 API 供应商对比指标，并给出按供应商拆分的每任务成本数据。以 GLM-5.3 (max) 为例，各供应商每任务成本相差约 9 倍，其中 Makora 为 $0.92，Nebius 为 $8.68。报道称，差异主因是缓存命中率与 token 定价的组合：智能体负载每轮都会重发完整对话历史，其中大部分输入 tokens 可被缓存，命中率不同直接放大了成本差距。关于样本范围，同期报道说法不一致：一篇称覆盖 21 家供应商的 25 个端点，另一篇称涉及 25 家 API 供应商。当日后续一篇新报道重复了上述指标与约 9 倍的差距结论，强调缓存命中率是成本差距的关键因素，开发者选对供应商可降低调用成本，但未提供新的数据。
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报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
- AGI Hunt精选Artificial Analysis 实测 GLM-5.3 各供应商每任务成本相差约 9 倍
Artificial Analysis 上线各供应商缓存命中率与按供应商拆分的 Cost per Task 数据，GLM-5.3 (max) 的每任务成本在 21 家供应商的 25 个端点间相差约 9 倍，Makora 为 $0.92，Nebius 为 $8.68。
- AGI HuntArtificial Analysis 上线供应商成本对比指标，实测同一模型每任务成本相差约 9 倍
Artificial Analysis 上线供应商缓存命中率与按供应商拆分的每任务成本两项对比指标，实测 GLM-5.3 (max) 在 25 家 API 供应商间每任务成本相差约 9 倍。缓存命中率是造成这一成本差距的关键因素，开发者选对供应商可降低调用成本。
- AGI HuntArtificial Analysis 上线缓存命中率与每任务成本指标，GLM-5.3 各 API 供应商成本相差约 9 倍
Artificial Analysis 上线「Cache hit rate」与「Cost per Task」两项 API 供应商对比指标。以 GLM-5.3 (max) 为例，25 家 API 供应商的每任务成本相差约 9 倍，主因是缓存命中率与 token 定价的组合差异，智能体负载每轮都会重发完整对话历史、大部分输入 tokens 可被缓存。
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当前热度 9·可比范围峰值 10（10月14日 04:00）·近 24 小时可比范围变化 –
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