AlphaSenseは、246件の金融分析タスクに関するAIモデルの検証で、OpenAIのGPT-5.6 SolとAnthropicのOpus 4.8が、中国の競合であるKimi K3とGLM-5.2よりも、実運用でのコストを抑えつつ優れた回答を示したと発表した。これは、見出し上のトークン単価だけに基づく一般的な見方に一石を投じる内容である。MoonshotのKimi K3は100万出力トークン当たり15ドルとされ、Opus 4.8の25ドル、GPT-5.6 Solの30ドルより安価に設定されていたものの、同調査では、より高性能なモデルほど同じ作業を完了するのに必要なトークン数や処理ステップが少ない場合が多いとされた。GPT-5.6 Solの総コスト中央値はKimi K3より約13%低く、品質は約20%高かった。一方、Opus 4.8はKimi K3より約13%高いスコアを記録し、コストはおよそ半分だった。こうした調査結果は、企業がOpenAIとAnthropicの最先端AIシステムを、より低価格の中国製モデルやオープンウェイトの代替モデルと比較検討する中で示された。AlphaSenseのジャック・コッコCEOは、トークン単価ベースでは高額に見える一部モデルでも、トークンをより効率的に使うため、結果的にコストが低くなると述べた。報告書によると、最も費用対効果の高い手法は、完了タスク当たりのコストと品質を併せて評価することであり、場合によっては、計画にはより高性能なシステムを、実行にはより小型のモデルを使うなど、複数モデルにまたがって作業を振り分けることだという。