每日更新的 LLM 性价比榜单：基于价值前沿的选型工具

AI 模型评测机构 Artificial Analysis 的智能指数（Intelligence Index）已成为衡量大语言模型能力的重要参考。一名开发者基于其开放 API 构建了一个名为「Best LLM for every budget」的交互式工具，每日自动更新所有主流模型的「性能 vs 价格」对比，并自动识别「价值前沿」上的最优模型，为不同预算的开发者提供选型参考。

核心思路：价值前沿（Value Frontier）

工具的核心是绘制「性价比前沿曲线」：横轴为混合 API 价格（输入输出 3:1 加权、每百万 token 美元计价、对数刻度），纵轴为 Artificial Analysis 智能指数。曲线上的每一个点代表「在同价位下没有更聪明的模型」，即再便宜就打不过、再贵也不划算的最优选择；曲线下方的所有点都处于「被支配」状态——存在更便宜的替代品同时表现相当或更好。

两种使用方式

工具提供两种视图：

• 散点图视图：横轴为对数刻度的混合 API 价格，纵轴为智能指数。默认仅显示每个模型的最佳变体（推理 effort 最高、得分最高），得分低于 30 的模型默认隐藏，可通过筛选器扩展范围。
• 预算速查表：按价格分桶列出每个预算档位的「最优选择」与「次优备选」，帮助开发者在给定预算内快速锁定目标模型。

附加数据维度

页面还提供以下模块：

• Raw capability：完全忽略价格的纯能力排名。
• What changed：与上一次抓取相比的新增、移除或重新评分 / 重新定价模型。
• All figures：完整数据表，可按列排序，包含 Intelligence、Coding、Math 三项得分，以及输入价、输出价、生成速度（tokens/s）与首 token 延迟（TTFT）等字段。

使用说明与局限性

作者在「How to read this」中明确了几点：

• 混合价格采用 3:1 输入输出比例，不包含缓存输入折扣、批处理价与极速模式价格。
• **「One row per model」**模式仅保留每个模型中得分最高的变体；取消勾选后可查看 low、medium、high、xhigh、max 等不同推理 effort 的全部变体。
• **「Min score」**过滤项会从图表与前沿计算中隐藏低于该分数的模型，避免低价但能力极弱的旧模型锚定曲线。
• 得分基线会变：Artificial Analysis 每次版本更新都会重新基线化智能指数，因此不同日期页面的得分不能直接横向对比，需以同日页面为准。

数据来源与开源

数据来自 Artificial Analysis 免费 API，由 GitHub Actions 定时任务每日抓取，代码与数据完全开源，仓库地址为 github.com/terryds/bestvaluemodel。开发者可自行部署或基于此模板做二次分析。