Artificial Analysis 上线缓存命中率与任务成本：GLM-5.3 跨供应商价差达 9 倍

1 篇报道存证1 家独立信源交叉印证持续跟踪至 2026/10/14 03:17:42

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Artificial Analysis 平台新增“缓存命中率”与“按供应商划分的单任务成本”指标，揭示智能体工作负载中缓存机制对成本的巨大影响。数据显示，同一模型（如 GLM-5.3）在不同推理服务商处的单任务成本差异可达 9 倍，主要源于缓存命中率与定价策略的不同。该工具通过实测多轮编码任务中的缓存命中情况，为开发者优化 AI 应用成本提供了量化依据。

最新动向/Artificial Analysis 平台新增“缓存命中率”与“按供应商划分的单任务成本”指标，揭示智能体工作负载中缓存机制对成本的巨大影响。数据显示，同一模型（如 GLM-5.3）在不同推理服务商处的单任务成本差异可达 9 倍，主要源于缓存命中率与定价策略的不同。该工具通过实测多轮编码任务中的缓存命中情况，为开发者优化 AI 应用成本提供了量化依据。

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Artificial Analysis (@ArtificialAnlys)T1·10月14日 03:1768 分
Artificial Analysis 上线缓存命中率与任务成本：GLM-5.3 跨供应商价差达 9 倍
原标题：Cache hit rates and Cost per Task by provider are now live on Artificial Analysis: Cost per Task for...
- 智能体工作负载因每轮重发完整历史，导致大部分输入 Token 可被缓存，缓存命中率成为决定最终成本的关键变量。
- 实测显示 GLM-5.3 在不同供应商间的单任务成本差异高达 9 倍，部分端点（如 Z AI、Together AI）缓存命中率接近或达到 100%。
- 新指标基于标准化的 Intelligence Index 运行数据计算，消除了模型本身能力差异，纯粹对比基础设施层的缓存性能与定价。
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