Kimi K2.5/K2.6/K2.7-Code 1T — B300 与 Jalapeño 每美元性能
对比 B300（NVIDIA Blackwell）与 Jalapeño（OpenAI Jalapeño）在 Kimi K2.5/K2.6/K2.7-Code 1T 上的每百万 token 成本。该指标采用 Hyperscaler 自有设备 TCO 口径，并按总 token 数归一化，用于比较不同 LLM 工作负载下的每美元性能。可在任一目标交互性下找出成本更低的 SKU，并通过下方图表控件切换序列长度、精度和指标；操作方式与主推理图表相同。
89 tok/s/user 接近 61–173 tok/s/user 交互性区间的下限。在这一运行点，B300 运行 Kimi K2.5/K2.6/K2.7-Code 1T 的每百万 token 成本为 $0.31，Jalapeño 为 $0.03；Jalapeño 的成本效率高出 914%。
当 Kimi K2.5/K2.6/K2.7-Code 1T 的目标交互性为 117 tok/s/user 时，B300 与 Jalapeño 的每百万 token 成本分别为 $0.52 和 $0.04；Jalapeño 每美元可处理的总 token 数多出 1387%。
当 Kimi K2.5/K2.6/K2.7-Code 1T 的目标交互性为 145 tok/s/user 时，B300 的每百万 token 成本为 $1.07，Jalapeño 为 $0.04；在这一运行点，Jalapeño 的成本效率高出 2398%。 （以上数据基于此 URL 对应的默认 8k/1k · fp4 配置；在控件中切换序列长度、精度或模型后，下方表格和图表会同步更新。）
芯片价格（Hyperscaler 自有设备口径）： B300 $2.26/chip/hr · Jalapeño $1.27/chip/hr. 来源： SemiAnalysis Market July 2026 Pricing Surveys & AI Cloud TCO Model.
| 指标 | 交互性（tok/s/user） | 交互性（tok/s/user） | 交互性（tok/s/user） |
|---|---|---|---|
| 每百万 token 成本（美元） | B300:$0.311Jalapeño:$0.031 | B300:$0.525Jalapeño:$0.035 | B300:$1.073Jalapeño:$0.043 |
| 并发数 | B300:~10Jalapeño:~1112 | B300:~5Jalapeño:~629 | B300:~2Jalapeño:~358 |