#inferencecost
Live, measured metrics for the hashtag #inferencecost from the open social web. Every number carries a named source and the time it was fetched. Nothing is estimated.
Own #inferencecost
This #name is available to claim. It becomes your portal on the open agent web: this very page, a keyword you rank for by an open public stake, and a verifiable identity for AI agents. Nobody else sells a page like this for every #name.
Day-by-day usage
measured · fosstodon.org (Mastodon public tags API) · fetched 2026-10-27 07:57 UTC0 uses by 0 unique accounts across the window. Real per-day counts, not estimates. Newest bar is today so far.
Related hashtags
measured · fosstodon.org (Mastodon public search API) · fetched 2026-10-27 07:57 UTCLive pulse
measured · fosstodon.org (Mastodon tag timeline) · fetched 2026-10-27 07:57 UTCEverything below is measured over the latest 40 public posts (spanning ~2005 hours).
Posting hours (UTC) — busiest: 11:00
Languages: English (40)
Avg boosts / post: 0
Top of the latest posts
Aakash Gupta (@aakashgupta) 현재 많은 AI 파이프라인이 문서를 읽고 답을 찾은 뒤에도 결과를 토큰 단위로 다시 생성하면서 비용을 청구하는 구조를, 시간당 변호사 비용과 단어당 재입력 비용을 동시에 내는 것에 비유합니다. RAG·문서 QA에서 추출(extraction)과 생성(generation)을 분리하고, 구조화 출력·포인터 기반 응답·캐싱으로 출력 토큰 비용을 줄여야 한다는 문제의식을 제기합니다. h
Mikeysee (@mikeysee) Muse Wonder 모델의 Convex 관련 지식 평가에서 Claude Haiku 5.5와 비슷한 수준이지만 비용은 약 43배라는 비교 결과를 공유했다. 단, 각 평가가 캐시 없이 독립 환경에서 실행된 최악 조건이므로 실제 비용·성능 판단에는 캐싱 및 워크로드 조건을 함께 검증해야 한다. https://x.com/mikeysee/status/2109820025221914687 #llm #
ZOYA ✪ (@HeyZoyaKhan) Vivix Labs는 W1 AI 비디오 모델이 약 8초 만에 8초 분량 영상을 생성하며, 비용은 초당 0.003달러(8초당 0.024달러)라고 소개했다. 제시된 비교 기준으로 선도 모델과 유사한 시각 품질을 주장하며, 사실이라면 실시간·대화형 영상 생성 서비스의 단가 구조를 크게 낮출 수 있다. https://x.com/HeyZoyaKhan/status/2108812994683732444
#inferencecost across platforms
every network with a public tag surfaceFollow #inferencecost straight to each platform’s own tag page. Where a platform publishes open data we measure it above; the rest lock their numbers behind paid APIs, so we link rather than guess.
Every number above is measured from a named public API at the shown fetch time. Nothing is estimated or extrapolated. Platforms that lock their data behind paid APIs are not shown. Agents: the same numbers, as JSON, at /api/hashtags/inferencecost