待验证50% 置信事实精确时间

大语言模型的推理时间和费用与输入 token 数量近似线性相关

1

来源数

50%

置信度

长期有效

时效性

2026/9/22

首次发现

来源

国产开源Agent CyberCode接入JEF：编码+浏览器自动化提速实测

涉及实体

大语言模型concept

相关事实

待验证大语言模型的推理过程是自回归的，输出Token数量与响应延迟几乎成线性关系79% 相似待验证大语言模型每次调用的费用与输入token数量正相关，在Agent循环中随着对话历史积累每次调用成本会线性增长76% 相似已验证大语言模型的计算成本主要取决于token数量、模型参数规模和上下文窗口大小75% 相似待验证大型语言模型的推理成本与参数规模并非线性关系，参数量从千亿级跃升至万亿级时推理所需的GPU显存、带宽和计算量会指数级攀升73% 相似

引用此条事实

Stable URI

https://kongchang.com/claim/941467

API

curl https://kongchang.com/api/v1/knowledge/claims/941467

MCP

get_claim(id=941467)