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AI & Enterprise
Argyll Data Development：企业评估AI成本不能只盯着Token单价
Argyll Data Development创始人兼董事长Peter Griffiths表示，随着企业AI从试验走向核心业务，成本评估不应再停留在模型性能和Token单价层面，而应更多关注基础设施效率、全生命周期成本及长期运营负担。他指出，当推理规模持续扩大后，算力、内存、网络、电力和冷却等环节的效率差异会逐步放大，并强调企业应以业务成果而非Token消耗作为衡量AI投入价值的核心指标。
AI & Enterprise
OpenAI发布GPT-5.6三款模型，Sol与Anthropic旗舰模型Fable 5对比中价格和可用性成焦点
OpenAI推出GPT-5.6系列模型Sol、Terra和Luna后，市场将其与Anthropic旗舰模型Fable 5展开对比。从基准测试看，Sol在代码能力和成本效率方面更具优势，Fable 5则在写作、对话和创意任务上表现更强。在整体性能差距有限的情况下，价格和可用性正成为用户选择模型的重要变量。
AI & Enterprise
Gartner预计：到2028年AI编程成本将超过开发者平均年薪
Gartner预计，到2028年，企业使用AI编程工具的成本将超过开发者平均年薪。推动成本上升的主要因素包括大语言模型令牌消耗增加，以及计费模式由按席位转向按用量。与此同时，部分供应商在令牌计量口径和计费规则上的透明度不足，也加大了企业的成本预测难度。Gartner建议企业尽快建立治理与成本控制机制。
