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大模型成本

回答

大模型的成本主要通过 token 数量来计算。普通常见单词使用一个 token，不常见单词可能被拆分从而消耗更多 token。一般 300 个单词约需 400 个 token，token 消耗通常比单词数多出 33%左右。

以 GPT 为例，一个成年人一小时阅读约 30000 个词，按转化率约需 40000 个 token。GPT3.5 每 1000 个 token 需 0.002 美元，供成年人阅读使用 1 小时消耗 0.08 美元（8 美分）；GPT4 则需 2.4 美元。

在搭建 AI 微信聊天机器人方面，极简未来平台的费用取决于使用的大模型和调用次数，按 Token 数量计费。如使用 GPT-3.5 模型每次对话大约消耗不到 20 积分，平台有签到免费领积分福利，也可充值，19 元可兑换 10000 积分，能满足日常使用好几个月。

内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别（powered by aily）

参考资料

学习笔记：Generative AI for Everyone吴恩达

token，通常指的是：文本中可以被视为一个单独单位的元素，比如单词、数字或符号。如图所示，普通常见单词，使用一个token，但是不常见的单词可能被计算机拆分，于是会消耗更多的token.如果需要使用300个单词，大概会使用400个token.一般token消化会比单词书多出33%左右。价格举例：计算举例：一个人每分钟阅读250个词，一小时可以阅读15000个词；但因为需要输入以后才有输出，所以文本输入假设与文本输出相同，那输入同样需要15000个词；输入与输出一共需要30000个词，按照转化率，约需要40000个token；按每1千个token需要0.002美元来看，GPT3.5供一个成年人阅读使用1小时，消耗0.08美元即8美分;当然如果变成GPT4，费用就变成了2.4美元[heading4]检索增强生成（RAG）[content]普通的聊天机器人，在提问这里有供员工停车的地方时，会请求更多的信息。而RAG聊天机器人，会搜索相关文件并给出答案。为什么？RAG分三个步骤第一步，给出答案后，搜索相关文件找寻答案第二步，将检测到的文件文本合并到更新的提示词中第三步，通过增加的内容来生成对应的答案（有时会直接展示链接文件供用户参考）现有许多应用软件中，可以提交PDF文档，阅读网址信息等，用户直接提问AI工具从而获得信息大模型有非常多的通用知识，但并不知道所有事。通过提供相关的信息，可以要求大模型处理信息并给出答案将大模型作为推理引擎来处理信息而不是知识库

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A10:极简未来平台的费用主要取决于使用的大模型和调用次数。具体费用是按照Token数量计算的，不同的大模型能力，所需的Token数不同。例如，使用GPT-3.5模型的每次对话大约消耗不到20积分。平台还提供了每天签到免费领取积分的福利，用户可以通过签到免费获得50到几百积分。除此之外，充值19元可以兑换10000积分，这些积分足够日常使用好几个月了。所以，实际使用成本并不高。Q11:服务器的费用如何？A11:腾讯云的轻量应用服务器价格非常划算，尤其是新用户优惠活动。例如，一个2核2G3M的服务器套餐一年只需82元，当然新用户优惠过后可能之后的续费费用会贵一点，100多到几百一年不等。这使得即使是技术小白也能低成本试错，体验在云端部署和运行服务的乐趣。Q12:宝塔面板和Docker的使用费用如何？A12:宝塔面板有免费和付费版本，免费版已经提供了足够多的功能，完全可以满足本教程的需求。Docker是开源免费的，使用Docker部署和管理应用不会产生额外费用。Q13:如果技术小白担心不会运维服务器和服务，该怎么办？A13:对于技术小白来说，运维服务器和服务可能看起来有些复杂，但以下几点可以帮助解决这个问题：

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其实机器人应用背后使用到的大模型等能力都是需要付费，先给你看看目前平台的计费规则：详细版的计费规则在这里-https://docs.link-ai.tech/platform/funds/price其实AI大模型相关的功能交互，主要都是用Token来作为单位的，不同的大模型能力，平台一积分能兑换到Token数是不同的，能力越强的大模型一积分所能兑换到的Token数就越少，像我日常使用的GPT 3.5能力的大模型，平均每次对话大概都会消耗不到20积分：除了每天平台的签到可以免费领取50到几百的积分，而充值的话，目前是可以19元兑换10000积分，说实在的，我充了这个一次，已经够我使用好几个月了，所以大模型的使用成本其实不算高了...

其他人在问
大模型的系统提示词
大模型的系统提示词主要包括以下方面： 1. 在“五津：一键生成‘摸鱼打工猫’视频”中，针对用户选择的主题和回答，总结用户的创作意图，如“打工猫摸鱼的 2 小时，在巴厘岛能看一场日落”，并根据此生成 4 组体现幽默风趣、以宫崎骏风格描绘主角为摸秋刀鱼橘猫的绘图提示词，以数组形式输出到“tishici”，将用户意图输出到“biaoti”。 2. 在“云中江树：智能对决：提示词攻防中的 AI 安全博弈”中，系统提示词的相关防御措施分为输入侧、模型侧和输出侧三个部分。输入侧可进行意图识别、语义匹配等综合判断用户输入是否恶意；模型侧对于有能力的厂商应增强安全性并平衡性能，开发者则要在开发中带着安全意识优化系统提示词，加入安全引导和禁止内容等；输出侧可使用传统防御和内容过滤手段，并针对大模型特点进行私有数据泄露等检查。此外，还提到间接注入和提示词泄露的情况，间接注入常发生在应用获取依赖外部数据资源时，攻击者通过隐藏恶意指令完成攻击；提示词泄露指试图操纵模型输出获取部分或全部系统提示词，大模型输出内容可分为系统提示词、用户提示和助手提示词三段，通过攻击手段可获取系统提示词。
2025-04-18
通义千问Qwen2.5-VL、阶跃星辰step-1.5v-mini、Gemini-2.0-Flash，这3个视觉理解大模型哪个最厉害？
以下是对通义千问 Qwen2.5VL 模型的介绍： 版本：有 3B、7B 和 72B 三个尺寸版本。 主要优势： 视觉理解能力：在 13 项权威评测中夺得视觉理解冠军，全面超越 GPT4o 与 Claude3.5。 视频理解能力：支持超 1 小时的视频理解，无需微调即可变身为 AI 视觉智能体，实现多步骤复杂操作。 万物识别：擅长识别常见物体及分析图像中的文本、图表、图标、图形和布局。 精准的视觉定位：采用矩形框和点的多样化方式对通用物体定位，支持层级化定位和规范的 JSON 格式输出。 全面的文字识别和理解：提升 OCR 识别能力，增强多场景、多语言和多方向的文本识别和文本定位能力。 Qwen 特色文档解析：设计了更全面的文档解析格式，称为 QwenVL HTML 格式，能够精准还原文档中的版面布局。 增强的视频理解：引入动态帧率（FPS）训练和绝对时间编码技术，支持小时级别的超长视频理解，具备秒级的事件定位能力。 开源平台： Huggingface：https://huggingface.co/collections/Qwen/qwen25vl6795ffac22b334a837c0f9a5 Modelscope：https://modelscope.cn/collections/Qwen25VL58fbb5d31f1d47 Qwen Chat：https://chat.qwenlm.ai 然而，对于阶跃星辰 step1.5vmini 和 Gemini2.0Flash 模型，目前提供的信息中未包含其与通义千问 Qwen2.5VL 模型的直接对比内容，因此无法确切判断哪个模型在视觉理解方面最厉害。但从通义千问 Qwen2.5VL 模型的上述特点来看，其在视觉理解方面具有较强的能力和优势。
2025-04-15
目前全世界最厉害的对视频视觉理解能力大模型是哪个
目前在视频视觉理解能力方面表现出色的大模型有： 1. 昆仑万维的 SkyReelsV1：它不仅支持文生视频、图生视频，还是开源视频生成模型中参数最大的支持图生视频的模型。在同等分辨率下各项指标实现开源 SOTA。其具有影视化表情识别体系、人物空间位置感知、行为意图理解、表演场景理解等优势。 2. 通义千问的 Qwen2.5VL：在 13 项权威评测中夺得视觉理解冠军，全面超越 GPT4o 与 Claude3.5。支持超 1 小时的视频理解，无需微调即可变身为 AI 视觉智能体，实现多步骤复杂操作。擅长万物识别，能分析图像中的文本、图表、图标、图形和布局等。
2025-04-15
目前全世界最厉害的视频视觉理解大模型是哪个
目前全世界较为厉害的视频视觉理解大模型有以下几个： 1. 昆仑万维的 SkyReelsV1：不仅支持文生视频、图生视频，是开源视频生成模型中参数最大且支持图生视频的模型。在同等分辨率下各项指标实现开源 SOTA。其优势包括影视化表情识别体系、人物空间位置感知、行为意图理解、表演场景理解等。 2. 腾讯的混元：语义理解能力出色，能精准还原复杂的场景和动作，如特定品种的猫在复杂场景中的运动轨迹、从奔跑到跳跃的动作转换、琴音化作七彩音符等。 3. Pixverse V3.5：全球最快的 AI 视频生成模型，Turbo 模式下可在 10 秒内生成视频，最快仅需 5 6 秒。支持运动控制更加稳定、细节表现力强、首尾帧生成功能，具备顶尖动漫生成能力。
2025-04-15
目前全世界最厉害的视觉理解大模型是哪个
目前在视觉理解大模型方面，较为突出的有 DeepSeek 的 JanusPro 模型，它将图像理解和生成统一在一个模型中；还有通义千问的视觉理解模型，其价格有较大降幅。此外，Pixverse V3.5 是全球最快的 AI 视频生成模型，在某些方面也展现出了出色的能力。但很难确切地指出全世界最厉害的视觉理解大模型，因为这取决于不同的评估标准和应用场景。
2025-04-15
大模型对话产品的优劣
大模型对话产品具有以下优点： 1. 具有强大的语言理解和生成能力。 2. 能够提供类似恋爱般令人上头的体验，具有一定的“想象力”和“取悦能力”。 3. 可以通过陪聊建立人和 AI 之间的感情连接，产品粘性不完全依赖技术优越性。 4. 能够为用户提供产品咨询服务，适用于有企业官网、钉钉、微信等渠道的客户。 5. 具有多种应用场景，如私有领域知识问答、个性化聊天机器人、智能助手等。 大模型对话产品也存在一些缺点： 1. 存在记忆混乱的问题。 2. AI 无法主动推动剧情，全靠用户脑补，导致用户上头期短，疲劳度高，长期留存低。 3. 无法回答私有领域问题（如公司制度、人员信息等）。 4. 无法及时获取最新信息（如实时天气、比赛结果等）。 5. 无法准确回答专业问题（如复杂数学计算、图像生成等）。
2025-04-14
大模型公司的数据训练成本目前大概是多少
目前，AI 大模型的训练成本较高。在数据、算力、算法三要素中，算力是基础也是大模型竞争力，但国产芯片在软件适配度、稳定性方面存在不足。大部分采用智能计算中心、自费买英伟达 A800/H800 显卡组成服务器运行、或者用价格更为实惠的服务器云来训练，成本最高的部分是前期的模型训练。 千亿参数模型的报价高达数十万元，由于训练成本高、数据筛选难度大，高昂的售价让很多客户望而却步。在预训练阶段，从互联网上获取大量文本并处理，需要 GPU 集群，通常需要数百万美元的成本。 开源模型可以由任何人托管，包括不承担大模型训练成本（高达数千万或数亿美元）的外部公司。闭源模型能否长久保持优势还是未知数。
2025-03-28
我想通过小红书低成本创业，用什么ai工具
如果您想通过小红书低成本创业，以下是一些 AI 工具可供参考： 1. Dreamina： 网址：https://dreamina.jianying.com/aitool/home?subTab 优点：不需要?，每天有免费额度。 注册：可用抖音号或手机号，注册时间约 5 分钟。 2. Sora： 网址：https://openai.com/sora 优点：发布的成果好，集成在 openai 一套里可用。 限制：需要?，需要 gmail 注册，需要订阅后才能使用，价格为 GPT4 20$一个月，注册时间约 30 60 分钟。
2025-03-24
AI应用赛道中top应用介绍，实现的功能和应用场景，产品Launch时间：AIGC功能 Launch时间、当前月活用户数、营收利润、一年成本投入、市场占有率、目前融资金额及估值、创始团队介绍、公司员工规模、所属国家、用户来源、用户来自于哪些国家、用户profile、转化率、ROI等等, 盈利模式，优劣势与未来发展趋势。
以下是关于 AI 应用赛道的相关介绍： 应用场景：涵盖医疗、制造业、金融风控、消费端个性化服务、办公、农业、能源优化、娱乐等领域。 关键技术： 1. 包括大语言模型作为中枢神经系统，记忆模块实现长期和短期记忆，以及规划能力中的目标设定、任务拆解、生成策略、执行与反馈、资源管理和多智能体协同。 2. 强化学习用于环境感知和决策调整，多模态融合涉及多种数据类型，低成本训练是考虑成本的重要因素。 智能体特征：包括自主性、交互性和适应性，如通过自我对弈和博弈不断进化，在金融风控领域利用大量数据提升准确率。 AI 技术路线：从有语言能力的 AI 到有推理能力，再到能使用工具、发明创新以及形成组织，共五级。 智能体框架类型：分为任务驱动型、多智能体协作、强化学习型、具身智能体、应用型智能体，每种类型都有代表性框架。 智能体与大模型的关系：大模型是中枢和基石，智能体是行动引擎，两者协同演进，智能体产生的数据可反哺大模型。 未来趋势：智能体可能在中小企业中更具效益，人机协作中人类成为监督角色，但存在算力成本、伦理风险、技术瓶颈等挑战。 B 端变现与创业方向： 1. B 端变现细分包括高频率和大规模的内容生产细分，如文字、视频、3D 模型、AI 智能体等，底层是需求和数据收集及训练模型，算力和能源是关键。 2. 自媒体创业：视频号等平台尚有蓝海空间，需具备内容创新和差异化，内容成本低且更新迭代快。 3. 游戏创业：个人或团队可做轻量化游戏，结合 AI 技术，满足放松和社交需求，专注垂类赛道，避免与大厂竞争。 4. 影视创业：25 年将是拐点，更多内容会采用 AI 技术，如哪吒 2 因前期规划未用 AI 技术。 5. 广告营销创业：重点是 AI 虚拟人，数字插画可走治愈类型，要明确平台用户画像和产品定位，做好次留存和引入私域。 AI 虚拟人的发展与创业机遇： 1. 创业难点：创业对创业者综合能力要求极高，找到志同道合且能力互补的战友是创业前期最难的事。 2. AI 虚拟人发展：从早期以首位为核心的宅文化虚拟偶像，到以 CG 技术和动捕语音合成技术为核心的角色，再到如今以动捕和人工智能技术为核心的服务型虚拟人，其发展历程不断演进。 3. 虚拟人产业链：包括基础层的硬件和软件研发，平台层如商汤、百度等提供工具和系统，应用层涉及影视、传媒、游戏、金融、文旅等内容变现。 4. 未来创业机遇：AI 虚拟人是未来 310 年 Web 3.0 的风口，提前布局未来有潜力的赛道，准备好迎接机遇。 相关案例和产品信息： 1. 10 月 26 日，AI 翻译和口型匹配技术在视频制作中的应用逐渐流行，公司如 Captions、HeyGen 和 Verbalate 通过 AI 生成字幕、配音和口型匹配等功能，帮助用户轻松实现视频翻译本地化。 2. 10 月 25 日，Perplexity 最新估值约为 5 亿美元，较 3 月宣布的 1.5 亿美元估值上涨 300%以上，当前的付费用户数量达到了 1.5 万人，截止本月，Perplexity 的 ARR 达到 300 万美元，最新估值约为 ARR 的 150 倍。 3. 《100 个有意思的 AI 应用》由国盛证券出品，分为基于 LLM 自然语言能力的对话、写作、阅读、分析等应用；多模态技术持续发展，图像、视频、音频、3D 等 AIGC 应用；企业级应用等。
2025-03-14
我是一名中职思政教师，我想开一个主题为AI赋能梦想的班会，班会内容要创新并且与计算机专业高一学生、技能强国相结合。想帮我想一个班会框架，内容具有在教室的可操作性，低成本的
以下是为您设计的一个以“AI 赋能梦想”为主题，适合中职计算机专业高一学生，在教室可操作且低成本的班会框架： 一、引入主题 1. 播放一段关于 AI 改变世界的短视频，引发学生兴趣。 2. 老师简单介绍本次班会的主题“AI 赋能梦想”以及与技能强国的联系。 二、知识讲解 1. 用 PPT 展示 AI 的基本概念和应用领域，如医疗、交通、教育等。 2. 结合计算机专业，讲解 AI 在该领域的发展前景和就业机会。 三、小组讨论 1. 分组讨论 AI 对未来职业的影响，以及如何通过学习计算机技能在 AI 时代立足。 2. 每组选派代表发言，分享讨论结果。 四、案例展示 1. 展示一些中职学生在 AI 相关领域取得成功的案例。 2. 分析他们成功的原因和所具备的技能。 五、创意设想 1. 让学生们设想自己如何利用 AI 技术实现个人梦想，写在纸条上。 2. 随机抽取学生分享他们的设想。 六、总结与展望 1. 老师总结本次班会的重点内容。 2. 鼓励学生努力学习，为技能强国贡献自己的力量，实现 AI 赋能的梦想。 希望这个班会框架能满足您的需求，祝您班会举办成功！
2025-03-13
为什么deepseek可以实现低成本
DeepSeek 能够实现低成本的原因可能包括以下几点： 1. 采用了独特的技术架构或算法，例如 GRPO 算法替代传统 PPO，降低了价值函数估计难度，提高了语言评价场景的灵活性与训练速度。 2. 在性能上能够媲美领先的 AI 产品，但成本仅为其一小部分，从而实现了成本的有效控制。 3. 在实际使用体验中，虽然在某些方面存在不足，如专业论文总结方面稍弱，但在其他方面表现良好，可能通过优化资源配置实现了成本的降低。 需要注意的是，以上是根据所提供的内容进行的推测和总结，具体的低成本原因可能还需要更详细和准确的技术分析及相关资料。
2025-02-10
一、学习内容 1. AI工具的操作：了解并掌握至少一种AI工具的基本操作，如智能代码、流程管理、智能报表、数据分析、图像识别、文字生成等。 2. AI工具在本职工作的应用：思考并提出AI工具如何帮助你更高效地完成本职工作，包括但不限于提高工作效率、优化工作流程、节约成本、提升交付质量等。 3. AI工具在非本职工作的潜力推演：探索AI工具如何在你的非本职工作领域发挥作用，比如在公司管理、团队领导、跨部门合作、团队发展以及市场研究等方面。提出这些工具如何被有效利用，以及它们可能带来的改
以下是关于学习 AI 的相关内容： 一、AI 工具的操作 要了解并掌握至少一种 AI 工具的基本操作，如智能代码、流程管理、智能报表、数据分析、图像识别、文字生成等。 二、AI 工具在本职工作的应用 思考并提出 AI 工具如何帮助更高效地完成本职工作，包括但不限于提高工作效率、优化工作流程、节约成本、提升交付质量等。 三、AI 工具在非本职工作的潜力推演 探索 AI 工具在非本职工作领域，如公司管理、团队领导、跨部门合作、团队发展以及市场研究等方面的作用，思考如何有效利用这些工具以及它们可能带来的改变。 四、学习路径 1. 对于不会代码的学习者： 20 分钟上手 Python+AI，在 AI 的帮助下可以完成很多基础的编程工作。若想深入，需体系化了解编程及 AI，至少熟悉 Python 基础，包括基本语法（如变量命名、缩进等）、数据类型（如字符串、整数、浮点数、列表、元组、字典等）、控制流（如条件语句、循环语句）、函数（定义和调用函数、参数和返回值、作用域和命名空间）、模块和包（导入模块、使用包）、面向对象编程（类和对象、属性和方法、继承和多态）、异常处理（理解异常、异常处理）、文件操作（文件读写、文件与路径操作）。 2. 新手学习 AI： 了解 AI 基本概念，建议阅读「」部分，熟悉术语和基础概念，浏览入门文章。 开始 AI 学习之旅，在「」中找到为初学者设计的课程，推荐李宏毅老师的课程，也可通过在线教育平台（如 Coursera、edX、Udacity）按自己节奏学习并获证书。 选择感兴趣的模块深入学习，掌握提示词技巧。 实践和尝试，理论学习后通过实践巩固知识，在知识库分享实践作品和文章。 体验 AI 产品，如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等聊天机器人，了解其工作原理和交互方式。 五、工具推荐 1. Kimi 智能助手：ChatGPT 的国产平替，上手体验好，适合新手入门学习和体验 AI。不用科学网、不用付费、支持实时联网，是国内最早支持 20 万字无损上下文的 AI，对长文理解做得好，能一次搜索几十个数据来源，无广告，能定向指定搜索源（如小红书、学术搜索）。 PC 端： 移动端（Android/ios）： 2. 飞书：汇集各类 AI 优质知识库、AI 工具使用实践的效率工具，助力人人成为效率高手。
2025-02-07