LLM延迟与上下文对比
Epoch AI 的这张小多图在 X 上获得 6.8万 浏览，是 @epochairesearch 帖子中位数的 13 倍，在我们收录的 1,162 条 AI 图表帖中浏览排第 457。读取于2026年10月10日。
OpenAI GPT-5.6 models and Anthropic Claude 5 models have different pricing structures at long context lengths. GPT model costs increase in price past 272k input tokens, while Claude model costs remain fixed.
为什么能传开
它之所以传播，是因为它赶上了当周的热门话题并借上了发布时机，获得 68,237 次浏览、460 个赞、42 次转发、12 次引用和 137 次收藏，远高于该账号通常的 114 个赞。
做对了什么
- 帖子把关于模型架构的时效性问题与小型多图图表配对，适合在上下文长度上比较两个模型系列。
- 图表带有品牌标识并显示来源行，因此读起来像有依据的分析，而不是没有出处的说法。
- 其框架追问定价差异是否反映底层架构差异，把定价观察变成开放的技术问题，从而引发讨论。
可以借鉴
我们可以选取当前被广泛讨论的话题，把我们自己的图表与一个尖锐问题配对，用小型多图在共享轴上比较两个或更多系列。
注意
不要把传播过度解读为图表质量的证明：引用率低于平均，设计打磨和自我标注都只是中等，给出的主要原因是当周热门话题和发布时机，而不是视觉本身。
由我们的分析模型根据上面的实测数字写成，不是 Epoch AI 的说法。
做成你的
用柱状图放进你的数字。
从 Epoch AI 的「GPT-5.6 TTFT curves upward with context length; Claude 5 is 」的真实数字开始。发布前请把每个数字换成你的。一步一步做一张这样的图
免费图片带一行小字 “Made with ViralChart”，别人就是通过这一行找到我们的。
API · Max
用 API 调用这张图
Max 套餐可以取这张图的数字（每个数字都带来源），格式为 JSON 或 CSV，附重画规格；也可以让智能体通过 MCP 调用。图表 id：ef63ad463f11。
数值是近似的。我们对这张图的两次读取只部分一致（置信度 0.46，满分 1），引用前请对照原图。API 会标记 lowConfidence，加 ?min_confidence=0.5 可以把它排除。
| 路径 | 返回 | 套餐 | |
|---|---|---|---|
| GET | /api/v1/charts/ef63ad463f11 | 标题、发布者、日期、图型、数据点数；用 Max 密钥时附数据链接 | 开放 |
| GET | /api/v1/charts/ef63ad463f11/data | 每个数据点及其来源和置信度，加上重画规格。加 ?format=csv 得到 CSV | Max |
| GET | /api/v1/charts/ef63ad463f11/render?view=1 | 本页使用的只读绘图视图 | 开放 |
| POST | /mcp | 工具 get_chart_data 加这个 id，供 Claude、Cursor 等智能体使用 | Max |
curl -s https://viral-chart.com/api/v1/charts/ef63ad463f11/data \
-H "Authorization: Bearer $VIRALCHART_KEY"claude mcp add --transport http viralchart https://viral-chart.com/mcp \
--header "Authorization: Bearer $VIRALCHART_KEY"每个密钥每分钟 60 次，超出返回 429 和 Retry-After。每个账号最多 5 个密钥，在账户页创建，只显示一次。没有 Max 时数据接口返回 402，并附套餐链接。这些数字描述的是发布者拥有的图，每个文件都带授权说明。
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常见问题
Epoch AI 的「LLM延迟与上下文对比」传播了多远？
截至2026年10月10日，X 上 68,237 次浏览、460 个赞、42 次转发、137 次收藏。@EpochAIResearch 平时一条帖子约 6.8万 浏览。
这是什么类型的图？
小多图。
可以直接用 Epoch AI 的图吗？
用格式，不用原图。图、logo 和设计都属于 Epoch AI。ViralChart 用你的数字和文字重画同类图，并注明原发布者。