AlphaSense表示，对AI模型在246项金融分析任务中的测试发现，OpenAI的GPT-5.6 Sol和Anthropic的Opus 4.8以更低的真实世界成本提供了更好的答案，挑战了仅基于表面单token定价形成的一种常见看法。尽管Moonshot的Kimi K3标价为每100万输出token 15美元，而Opus 4.8为25美元、GPT-5.6 Sol为30美元，但该研究称，能力更强的模型在完成同样工作时往往使用更少的token和更少的处理步骤。GPT-5.6 Sol的总成本中位数比Kimi K3低约13%，而质量高出约20%；与此同时，Opus 4.8的得分高出约13%，成本则约为Kimi K3的一半。这些发现发布之际，企业正权衡OpenAI和Anthropic的前沿AI系统与价格更低的中国替代方案及开放权重替代方案。AlphaSense首席执行官Jack Kokko表示，一些按token计看似昂贵的模型，最终成本反而更低，因为它们使用token的效率更高。报告称，成本效益最高的方法可能是同时评估每项已完成任务的成本和质量，并在某些情况下将工作路由到多个模型，使用更强的系统进行规划、较小的系统负责执行。