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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 2026-10-12

价格结构四层

层说明优化抓手
输入 token发送的所有内容(历史+资料+指令)压缩上下文、缓存、去重
输出 token模型生成的内容限制长度、约束格式、尽早停止
缓存档命中前缀缓存的输入按折扣价稳定前缀、提高命中率
批处理档离线批任务按折扣价非实时任务走 Batch API

成本模型(概念公式)

成本模型(概念公式)
月成本 ≈
  输入token数 × 输入单价 × 非缓存占比
+ 输入token数 × 缓存单价 × 缓存命中占比
+ 输出token数 × 输出单价
(各单价随时变动,以厂商官网定价页为准)
所有单价都是动态的:写预算模型时引用“官网定价页”而不是硬编码数字,涨价降价只改参数表。

易错点

  • 只盯模型单价不看用量结构:输出多、缓存差,单价再低也贵
  • 拿旧报价单做预算,调价后成本模型全部失效

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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