已验证70% 置信事实时间未知
输出Token更贵是因为生成过程需要逐Token自回归推理，每生成一个Token都需要完整的前向计算
4
来源数
70%
置信度
长期有效
时效性
2026/5/31
首次发现
来源
AI编程Token消耗太快？5个实用策略帮你省下80%费用
bilibili张朝阳讲编程
涉及实体
相关事实
待验证Reasoning Effort档位越高，模型可消耗的思考Token上限越大，但延迟和Token成本相应线性乃至超线性增长71% 相似待验证大模型每个数字都是逐 token 生成的，而非逐位计算，导致其算术能力在小数、除法、多步混合运算上不稳定70% 相似待验证编译过程的计算成本通常需要消耗数倍的LLM调用Token，但属于一次性投入，增量更新成本远低于全量重建68% 相似待验证自回归生成具有串行依赖性，第N个Token必须等待第N-1个Token生成完毕，导致大模型输出速度通常只有每秒数十Token66% 相似待验证大模型推理阶段的算力消耗是API成本居高不下的根源，每次请求都需要在GPU集群上完成大量浮点运算，无法通过训练一次反复复用来摊薄成本64% 相似
引用此条事实
Stable URI
https://kongchang.com/claim/9872API
curl https://kongchang.com/api/v1/knowledge/claims/9872MCP
get_claim(id=9872)