聚合 API 的成本怎么算:Token 计费和流量计费是两笔账

API 的成本取决于「你说了多少字 + 模型回了多少字 + 用的是哪个模型」,和流量套餐的「用了多少 GB」没关系。 把这两个概念混起来,是做预算时最常见的错误。

一、两套计费模型差在哪

  机场(流量计费) AI API(Token 计费)
计量单位 GB(字节) Token(词元)
单价决定因素 套餐档位、是否专线 具体模型、输入还是输出
用不完会不会累积 买断制累积,月付制清零 余额通常长期有效,但单价会调
成本能不能压 换套餐、少看视频 换模型、少喂上下文、用缓存

关键差别在最后一行:流量套餐是「单价固定、用量可变」;API 是「单价随模型变、用量随习惯变」,两个变量都能动。 所以 API 的成本控制空间更大,但也更难预估。

二、Token 是什么,怎么换算

Token 是模型处理文本的最小单位,大致对应「一个词或半个汉字」。经验值:

内容 大致 Token 数
1 个汉字 约 0.6 – 1 个 Token
1 个英文单词 约 1.3 个 Token
1000 行代码 约 1 万 – 2 万 Token

精确值取决于模型的分词器,不同模型不同。要精确数字用官方提供的计数工具,别用字数硬乘。

三、三个决定成本的因素

1. 输入和输出不是一个价

不少模型的输出单价高于输入单价,但差异取决于具体模型、供应商和计费项目;缓存输入还可能采用另一档价格。估算前应从所选模型的当前价目表分别读取输入、输出和缓存单价,不能用统一倍率代替。

写提示词时的一个实用习惯:明确要求它只给结论、不要复述你的问题、不要输出解释性段落——尤其在批量处理时,省下的都是输出 Token。

2. 缓存命中可能降低输入成本

部分模型或服务为满足条件的缓存输入提供折扣,但折扣比例、缓存有效条件与计费口径由模型和服务商决定;不能假设重复内容一定命中缓存。

对 AI 编程工具来说,可以查看后台账单是否分别统计缓存输入,并按该模型的当前价格核算。上下文是否复用、何时失效,以服务商文档和实际账单为准。

3. 不同模型的价格与效果有差异

轻量模型的价格可能低于旗舰模型,但幅度因模型和任务而异,输出质量也未必相同。因此更稳妥的省钱策略是把任务按难度分层,并用自己的任务验证结果:

Claude Code 里 ANTHROPIC_SMALL_FAST_MODEL 就是让后台的小任务走轻量模型,别让它们占用旗舰模型的额度。

四、用聚合服务省的是什么钱

用聚合服务(例如 Ofox)时,要分清省的是哪一类:

充多少合适: 第一次别充大额。先充最小额度,用你真实的工作流跑一周,拿到真实用量数据再决定——这和买机场先试最小档是同一个逻辑。

五、估算月成本的四步法

  1. 找一个典型任务,跑完看后台统计的输入/输出 Token 数;
  2. 数你一个月大概跑多少次这类任务(编程工具按「会话数」估);
  3. 乘起来得到月 Token 量,输入输出分开算;
  4. 乘当前单价,再留 30% 余量给长上下文和重试。

一个可复算的假设例子

假设你每月跑 60 次类似任务,每次约 50,000 输入 Token、10,000 输出 Token,则月度估算为 3,000,000 输入 Token、600,000 输出 Token。若官方价目以「每百万 Token」报价,记当前输入单价为 P_in、输出单价为 P_out,不计缓存时:

估算费用 = 3 × P_in + 0.6 × P_out

这只是演示计算方法的假设用量,不是本站的实测账单,也不是对任何模型价格的报价。实际计算前要确认价目单位、币种、缓存价格与上下文计数方式;优先用自己的账单统计替换示例 Token 数。

六、三个容易低估成本的习惯

  1. 把整个仓库塞进上下文。 上下文越长,每次请求的输入 Token 越多,而且这部分通常是重复的。用工具自带的分文件能力,别一次性全喂。
  2. 不清理会话。 长会话里历史消息会一直累积,每一轮都在为之前的内容付费。
  3. 不区分任务难度。 让旗舰模型干格式化的活,是这类成本浪费里最大的一种。

七、下一步