这张图表展示了不同AI模型的定价和相关比较，帮助用户理解在输入和输出方面的成本差异。以下是对图表的详细解读：

主要内容：

1. 价格信息（$ per 1M Tokens）：

- 不同模型的输入和输出成本。例如，gpt-4o mini的输入成本为$0.15，输出成本为$0.60。

- Context Tokens和Output Tokens列显示了每个模型的上下文和输出令牌数量。

2. 每10K字的成本（$ per 10K words）：

- 这里将每百万令牌的价格转换为每1万字的成本，以便更直观地理解成本。例如，gpt-4o mini的输入成本为$0.002，而输出成本为$0.008。

3. 相对定价（Relative Pricing）：

- 通过百分比比较不同模型之间的相对成本。例如，gpt-4o mini作为基准（100%），gpt-4o 的输入成本是其16.67倍，而Claude 3 Opus 的输入成本是其40倍。

图表解读：

定价部分：

1. OpenAI 模型：

- gpt-4o mini、gpt-4o 和 gpt-4o Long Output 的价格从低到高依次增加，显示了更高性能模型的成本上升趋势。

2. Anthropic 模型：

- Claude 3 Opus、Claude 3.5 Sonnet 和 Claude 3 Haiku 的价格呈现递增趋势。Claude 3 Haiku 是最便宜的，适合较小规模应用，而 Claude 3 Opus 则价格最高，适合高性能需求。

3. Gemini 和 Cohere 模型：

- Gemini 系列和 Command R 系列有多个版本，每个版本都有不同的定价策略，体现了不同性能和功能对应的价格差异。例如，Gemini 1.5 Flash 的输入成本最低，而 Gemini 1.5 Pro 的输出成本最高。

相对定价部分：

- 绿色表示相对便宜：例如，在输入方面，gpt-4o Long Output 比较便宜，相对于基准 gpt-4o mini，只需2.5%的费用。

- 红色表示相对昂贵：例如，在输出方面，Claude 3 Haiku 比较昂贵，其费用是基准 gpt-4o mini 的2800%。

总结：

这张图表提供了一个详细且直观的方法来比较不同AI模型在输入和输出方面的成本。对于开发者或企业来说，可以根据自己的预算和需求选择最适合自己的模型。通过分析这些数据，可以更好地进行预算规划和资源分配，从而优化使用效果并控制成本。