Kimi K2.5/K2.6/K2.7-Code 1T — B200 vs GB300 NVL72 每美元性能
B200（NVIDIA Blackwell）与 GB300 NVL72（NVIDIA Blackwell）在 Kimi K2.5/K2.6/K2.7-Code 1T 上的每百万 token 成本。基于所属云服务商 TCO 归一化的输出 token 性能——在各类 LLM 工作负载下的每美元性能。在每个目标交互性水平下选出更经济的 SKU。使用下方图表控件切换序列、精度和指标——交互方式与主推理图表相同。
在 Kimi K2.5/K2.6/K2.7-Code 1T 上以 63 tok/s/user 运行时，每百万 token 成本分别为：B200 $0.13、GB300 NVL72 $0.06；GB300 NVL72 每美元多产出 102% 的 token。
在 Kimi K2.5/K2.6/K2.7-Code 1T 上以 103 tok/s/user 运行时，B200 每百万 token 成本为 $0.30，GB300 NVL72 为 $0.38。B200 在此工作点上的成本效率高出 26%。
B200 在 Kimi K2.5/K2.6/K2.7-Code 1T 上以 143 tok/s/user 运行时领先于 GB300 NVL72——每百万 token 成本 $0.80 对 $0.88，差距达 10%。 （数据反映此 URL 的默认 8k/1k · fp4 选择——如果您在控件中更改序列、精度或模型，下方表格和图表会自动更新。）
Chip 定价（所属云服务商）： B200 $1.73/chip/hr · GB300 NVL72 $2.31/chip/hr. 来源： SemiAnalysis Market July 2026 Pricing Surveys & AI Cloud TCO Model.
| Metric | Interactivity (tok/s/user) | Interactivity (tok/s/user) | Interactivity (tok/s/user) |
|---|---|---|---|
| Dollar per Million Tokens | B200:$0.127GB300 NVL72:$0.063 | B200:$0.301GB300 NVL72:$0.381 | B200:$0.799GB300 NVL72:$0.878 |
| Concurrency | B200:~235GB300 NVL72:~1202 | B200:~45GB300 NVL72:~68 | B200:~4GB300 NVL72:~26 |
推理性能
不同模型、硬件配置和服务参数下的推理性能指标。