模型 · 测评
AI Token 计价入门示例/演示
看懂 API 账单的第一步是理解 Token 计价结构。同样的调用量，不同模型、不同缓存命中下的费用可能差出一个数量级。
计价的基本结构
| 计费项 | 说明 | 典型规律 |
|---|---|---|
| 输入价（$/1M tokens） | 发给模型的内容 | 通常是输出价的 1/3 到 1/5 |
| 输出价（$/1M tokens） | 模型生成的内容 | 长回复的费用大头 |
| 缓存命中价 | 命中上下文缓存时 | 常规输入价的 10–50% |
| 批量价（Batch API） | 非实时任务 | 常规价的 50% 左右 |
估算月账单的步骤
- 统计典型一次请求的输入长度（系统提示词 + 历史消息 + 用户输入）
- 估计平均输出长度（对话 200–500 token，代码生成可能 2000+）
- 乘以日均调用量再乘 30，输入输出分开算
- 系统提示词固定不变的部分走缓存，按缓存价重算这部分
三条省钱经验
- 系统提示词是固定开销：每轮都重发一遍长系统提示词，多轮对话的成本主要堆在这里——用上下文缓存
- 路由分层：简单任务（分类、提取、格式转换）用便宜模型，复杂推理才上旗舰模型
- 截断历史：对话历史无限增长会让输入线性变贵，设定保留最近 N 轮的策略
容易忽略的成本
- 图片输入按分辨率折算 token，截图类应用成本远高于预期
- 流式输出的 token 总量与非流式相同，不省费用
- 失败重试也是全价——把重试率纳入成本模型
常见坑
- 计价单位混淆：有的按 token 有的按字符——中文字符计价折算下来可能贵一倍，报价前先统一口径
- 免费额度到期自动扣费：绑卡时设好月度限额与告警
- 汇率与支付成本：美元计价 + 跨境手续费，实际到手成本上浮几个点
- 超长上下文的价格分档：部分模型对超长输入按数倍单价计费，长文档场景先算清
结论：选模型前先算单位任务成本（每次调用的均价），再乘业务量。用本站的单价对照表横向对比各模型的输入/输出价与上下文规格。