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kimi k3消耗大的原因之一 随便讲讲

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  • maomaoUp
    maomaoUp2026-07-30
    72200

    一直听说kimi的前端能力强消耗大，但一直没实际体验

    今天让codebuddy（腾讯家的）对项目的设计进行了优化，没有进行明确描述，但在几轮对话后，开始考验多模态，让其理解图片，并进行问题解决，出现了一下场景，红色标注均为多模态-图片的理解和问题的解决。

    注册送了2000lao1，一次图片理解就要话 上百token ，对比了一下codebudy的coding plan，月度lao1是给4000（2000+赠送2000），截图已经是我最后的几次对话了，kimi的倍率是1.62 倍，综合计算一次多模态对话，也会超过100。这么看deepseek还是便宜，但是没有多模态，真是少了很多尝试和体验

    结果：gpt的性价比（重置nb）

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    主楼
  • jcc
    jcc2026-07-30
    5281

    k3的多模态很稳，随随便便读几十张图，还能正确的理解和工作

    #1
  • maomaoUp
    maomaoUp2026-07-30
    72200

    稳的原因可以猜到，对图片的极致理解，费token

    #2
  • BOOSTMEISTER_2014_DH
    BOOSTMEISTER_2014_DH2026-07-30
    26522

    应该不是吧，虽然我也不专业，但一个图片，比如你在 google ai studio，能看到一般是在几 k token。不会特别夸张。

    但是我听说有一种说法存疑可能是新加入图片导致吃不上缓存，

    或者还是直觉比较差，思维链太长而且思维算输出导致消耗比较多。

    #3
  • maomaoUp
    maomaoUp2026-07-30
    72200

    我发的是lao1，加上倍率，这个订阅的费用和kimi 的 第三档差不多

    感觉就是参数多的原因，参数多指向就准确，消耗量自然大，会出现很多无效缓存

    #4
  • jcc
    jcc2026-07-30
    5281

    你这个应该是渠道问题

    我用官方订阅，在官方的tui

    图片不怎么占用token

    它读了三十多张图，token 占用了不到100k

    要真说参数多，k3跟claude 跟gpt跟gemini 比，参数小多了

    #5
  • reliant
    reliant2026-07-30
    22697

    图片占用token是按像素来的，可能是楼主的图片分辨率比较高

    #6
  • 你大爷
    你大爷2026-07-30
    72201

    buddy

    腾讯的两个buddy 里面的 ds4pro 不是接了多模态了吗 glm 也接了 可能是接了其他多模态模型解析图片返回给模型的 不是单纯的 ocr

    #7
  • SpongeBob-linuxdo
    SpongeBob-linuxdo2026-07-31
    11672

    感觉是理解上的原因，理解需要都浪费好多token

    #8

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