待验证70% 置信事实精确时间

LLM的计费模型基于token数量,输入和输出都计费

2

来源数

70%

置信度

长期有效

时效性

2026/9/11

首次发现

来源

AI编程成本优化实战：智能路由技术降本30%

涉及实体

相关事实

待验证在LLM商业模式中，Token既是计费单位也是算力消耗的直接体现75% 相似待验证LLM输出具有非确定性，同一输入在不同时间可能产生不同输出，因此评估流水线常用LLM-as-Judge方法用另一个强大模型评判目标模型输出质量75% 相似已验证LLM以自回归方式逐token生成输出，每个词的选择基于当前上下文的概率采样74% 相似待验证LLM 本质上是基于统计模式的下一个 token 预测机器，输出是给定上下文下概率最高的文本序列74% 相似待验证LLM可通过分析输出token的对数概率分布、思维链末尾自我评估、温度采样统计答案分布熵值等手段近似估计决策置信度74% 相似

引用此条事实

Stable URI

https://kongchang.com/claim/901821

API

curl https://kongchang.com/api/v1/knowledge/claims/901821

MCP

get_claim(id=901821)