待验证50% 置信事实精确时间

LLM作为裁判的评估方式需要消耗Token生成待评估答案，再额外消耗Token让另一个模型打分，导致双倍甚至多倍的Token开销

1

来源数

50%

置信度

长期有效

时效性

2026/8/31

首次发现

来源

AI评估消耗了多少Token？被忽视的算力成本黑洞

涉及实体

LLM-as-a-Judgeconcept

相关事实

待验证模型每次调用会同时计算输入Token和输出Token，两者共同决定单次调用成本73% 相似待验证对于大语言模型推理，吞吐通常以 token 数为单位衡量，即 tokens/s 是评估 LLM 推理框架性能的核心指标72% 相似待验证主流LLM的token计费方式分为输入token和输出token两类，且上下文越长单次调用成本越高67% 相似待验证顶尖模型采用思维链或扩展推理等技术，在推理时生成大量中间Token，导致每次调用的Token消耗数倍于普通模型67% 相似

引用此条事实

Stable URI

https://kongchang.com/claim/828157

API

curl https://kongchang.com/api/v1/knowledge/claims/828157

MCP

get_claim(id=828157)