Token Barometer

产品简介

Token Barometer 是一个专门追踪大模型接口价格的公开数据站，由克罗地亚工程师 Dejan Strbad 独立开发上线。它目前收录 1302 个模型、3592 项托管报价，全部统一换算成“每百万词元的美元价格”，方便横向比较。与常见价目表只显示当天数字不同，这个站点把价格本身当作可回溯的数据资产：每一次调价都会写入只追加的历史库，用户可以直接看到某个模型什么时候涨过价、涨了多少。站内还提供云端接口与本地部署的对比计算器，用来回答“自己买卡跑开源模型到底划不划算”这个现实问题。

核心功能

• 每日自动采集价格：定时任务从厂商定价页、官方接口和第三方聚合数据三条通道抓取最新牌价。
• 完整价格历史：记录只追加不覆盖，模型详情页可按时间查看输入价、输出价的长期走势。
• 双档分级浏览：模型按“前沿”与“强劲”两档归类，价格旁标注数据来源徽章，官方、接口、聚合器一眼可辨。
• 云端与本地成本计算器：把托管接口账单与自建推理集群的开销放进同一套公式对比，公式和默认参数全部公开。
• 多源冲突消解：官方定价页优先，其次是 OpenRouter 接口，最后是 LiteLLM、models.dev 等社区聚合表，冲突按优先级取值。
• 置信度标注：每个价格都带置信度标签，数据来自官方页面还是社区汇总一目了然。
• 厂商与模型详情页：按厂商、按模型两种入口，可查看该报价的历史变化与原始来源链接。

特色优势

站点最核心的差异是“有历史”和“可核验”。方法论文档逐条写明取数流程、解析方式、优先级规则、归一化口径与计算器公式；厂商定价页若改为脚本渲染导致解析器失效，会回退到小模型兜底并标记来源；出现无法解释的大幅涨价时，价格会被拦下进入人工复核，而不是直接上线。此外，词元数量本身不可直接比较——同一段文本在不同模型下的词元数并不相同——站点因此提供词元归一化口径，让跨模型的价格对比更接近真实使用成本。

应用场景

1. 选型预算：团队在多个模型之间做技术选型时，先用它估算每月开销。
2. 成本审计：已上线的应用按账单复核厂商报价是否与公开价格一致。
3. 自建评估：判断业务量增长到什么程度时，自建推理比调用托管接口更省钱。
4. 内容与研究：媒体、分析师引用大模型价格变动时，用它的历史曲线作为佐证。

适用人群：AI 应用开发者、技术负责人、采购与财务人员、行业研究者与撰稿人。

出品方：克罗地亚工程师 Dejan Strbad，长期从事边缘机器学习、FPGA 推理与工业系统方向的工作，本站为其独立项目，他还定期撰写技术文章。

更新动态：价格数据每日刷新一次；方法论页面随采集管线同步维护，公开列出全部数据源、启用状态与最近一次运行时间；早于追踪起点的历史价格通过一次性回填补齐，回填只解析数据源自身的版本记录，不会凭空创造模型或报价。

官网链接：https://tokenbarometer.com