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Token 计价机制:输入与输出分开算

主流 API 按 token 分段计费:输入(prompt)与输出(completion)单价不同,输出通常显著更贵;缓存、批处理、长上下文另有独立价档。做成本模型先搞清楚这几层价格结构。

AI 应用速查AI更新于 2026-10-13

Token 计价机制是什么

主流模型接口按 token 分段计费:输入与输出单价不同,输出通常明显更贵;在此之上还有缓存命中、批量处理、长上下文等独立价档。理解价格结构比记住具体数字更重要——单价随时会变,但结构稳定,成本模型只要按结构搭建,调价时改参数表即可。预算失控多数不是单价问题,而是用量结构问题。

基本信息

计量单位token,输入与输出分别统计
常见结构输入价、输出价、缓存命中价、批量任务价
输出更贵同一模型的输出单价通常高于输入
附加费用部分服务对图片、检索、工具调用单独计价
价格变动随时调整,预算模型应引用官网定价页
成本主因上下文长度、调用量、输出长度、缓存命中率

价格结构的四层

层次说明优化抓手
输入 token历史消息、资料片段、指令与工具定义压缩上下文、命中缓存、去掉重复内容
输出 token模型生成的全部内容,含推理过程限制长度、约束格式、减少解释性文字
缓存档重复出现的前缀按折扣价计费稳定前缀、把变化内容后置
批量档离线批任务按折扣价执行非实时任务改走批处理接口

典型使用场景

  • 上线前预算:按预估调用量与平均长度测算每月费用区间
  • 成本归因:按功能与用户维度拆分用量,找到最贵的那条链路
  • 方案对比:同一任务用不同档位模型跑一遍,比单价更比实际总支出
  • 告警设置:按日与小时统计用量,突增时自动提醒
  • 容量规划:把用量与配额对上,避免触发限流影响业务

成本模型(概念公式)

成本模型(概念公式)
月成本 ≈
  输入量 × 输入单价 × 未命中缓存占比
+ 输入量 × 缓存单价 × 命中缓存的占比
+ 输出量 × 输出单价
+ 图片与检索等附加项

# 各单价以厂商官网定价页为准,不要硬编码在代码里
# 用量数据从接口返回的用量字段累计,按功能与场景分别统计

成本构成与降本手段

成本项常见放大原因降低手段
输入侧多轮历史全量回灌、资料整篇灌入裁剪历史、改走检索、压缩文档
输出侧要求长篇解释、格式松散限定输出结构、明确长度上限
高频小任务一律使用旗舰模型按任务分级路由到小尺寸模型
重复前缀系统提示频繁变动固定前缀并把动态内容后移
非实时任务占用实时通道改走批处理接口错峰执行

搭建预算模型的要点

  • 按业务功能拆分统计,而不是只看总账单
  • 记录平均输入与输出 token 数,作为容量与费用的基础参数
  • 把缓存命中率单独跟踪,它直接影响输入侧实际单价
  • 为价格变动留出参数化配置,改价只需更新配置表
输出侧通常是降本优先级最高的一环:输出单价更高,且限制长度、约束格式这类改动见效最快、风险最低;动完输出侧再去优化输入侧的上下文与缓存策略。
用旧报价单做预算、把单价写死在代码里,是最常见的成本管理事故:调价后模型全部失效,且难以及时发现。

易错点

  • 只看模型单价不看用量结构:输出偏长、缓存差、历史全量回灌时,单价再低也贵
  • 硬编码价格与折扣比例:厂商调价后预算模型立即失真
  • 不做按功能分账:找到账单异常却定位不到是哪条业务链路造成的
  • 忽略图片与工具等附加计费项:实际支出显著高于按文本 token 的估算

数据来源与参考

  • OpenAI Pricing / Anthropic Pricing 官方定价页(以官网为准)

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