1. 一个月的账单摆在面前先别急着掏计算器9 月刚过完我把 WorkBuddy 后台的用量面板拉出来看到那个数字的时候第一反应是这玩意儿是不是统计错了——1.73 亿 token。不是 173 万是 1.73 亿。我盯着屏幕看了大概十秒钟然后默默打开了官方定价页面准备算一笔账。这篇文章就是那次算账的完整过程。我会把 1.73 亿 token 这个数字拆开讲清楚它到底由什么构成、按官方价该花多少钱、为什么实际账单和标价乘以用量往往对不上、以及缓存命中率这个平时容易被忽略的指标是怎么在背后悄悄改变账单量级的。如果你也在用 WorkBuddy 或者任何类似的 AI 编程助手正在为月底的账单发愁或者单纯想知道我一天到底烧了多少钱这篇内容应该能帮你把账算明白。先说结论方向1.73 亿 token 按官方标价直接乘是一个让人心跳加速的数字但真实成本取决于输入输出比例、缓存命中率、以及你用的是哪个模型档位。这三个变量里缓存命中率的影响最大也最容易被忽视。很多人只盯着我用了多少 token却不知道同样的 token 量缓存命中率从 20% 提到 80%账单能差出好几倍。WorkBuddy 这类工具的本质是把你的代码上下文、对话历史、工具调用结果全部打包成 token 发给模型模型返回结果再消耗 token。所以用量这个数字背后其实是一整套上下文管理策略的体现。理解这一点才能真正理解账单。2. 先把 1.73 亿 token 拆开看别被总数吓到2.1 token 到底由哪几部分组成很多人看到1.73 亿 token就懵了觉得这是个天文数字。但 token 不是一个笼统的概念它在 API 计费体系里是分门别类的。按主流模型的计费口径至少要分成这几块输入 tokenInput / Prompt tokens你发给模型的所有内容包括系统提示词、对话历史、代码文件内容、工具返回结果。输出 tokenOutput / Completion tokens模型生成的所有内容包括回复文本、代码、工具调用参数。缓存读取 tokenCache Read tokens命中缓存的输入部分价格通常是标准输入价的十分之一甚至更低。缓存写入 tokenCache Write tokens首次写入缓存的部分价格通常比标准输入价略高。这四类的单价完全不同。输出 token 通常是最贵的缓存读取 token 是最便宜的。所以1.73 亿 token 花多少钱这个问题如果不拆开根本没法回答。我拿到的后台数据大致是这样的结构这是基于常见 WorkBuddy 类工具用量面板的合理还原具体数字以你自己的后台为准类别占比估算说明输入 token未命中缓存约 25%新对话、新文件、缓存失效部分缓存读取 token约 60%重复上下文、稳定系统提示词缓存写入 token约 5%缓存建立时的写入输出 token约 10%模型生成内容这个结构很关键。缓存读取占了六成意味着如果这个工具没有做缓存优化这六成的 token 会按标准输入价计费账单直接翻好几倍。反过来说正是因为有了缓存1.73 亿 token 的实际成本才被压到了一个相对可控的范围。2.2 为什么输出 token 少但贵输出 token 只占 10%也就是大约 1730 万 token。听起来不多但它的单价通常是输入 token 的 3 到 5 倍。以某主流模型为例输入可能是每百万 token 3 美元输出是每百万 token 15 美元。这一进一出输出那部分的成本占比就上来了。我实际算过一笔账如果 1.73 亿 token 里输出占 10%按输出单价 15 美元/百万算光输出就是 1730 万 ÷ 100 万 × 15 ≈ 260 美元。而输入部分含缓存如果平均单价按 1 美元/百万算1.557 亿 ÷ 100 万 × 1 ≈ 156 美元。加起来大概 416 美元。但这只是粗算真实情况要看缓存命中率和具体模型。提示不同模型的输入输出单价比差异很大。有的模型输入输出同价有的输出是输入的 4 倍甚至更多。算账前一定要先确认你实际调用的是哪个模型档位。2.3 缓存命中率是账单的隐形调节阀缓存命中率这个概念说白了就是你发出去的内容里有多少是模型之前已经见过的、可以直接从缓存里读的。命中率越高这部分 token 的单价越低。举个直观的例子。假设你有 100 万 token 的输入标准输入价是 3 美元/百万缓存读取价是 0.3 美元/百万缓存命中率 0%100 万 × 3 3 美元缓存命中率 50%50 万 × 3 50 万 × 0.3 1.5 0.15 1.65 美元缓存命中率 90%10 万 × 3 90 万 × 0.3 0.3 0.27 0.57 美元同样的 token 量命中率从 0 到 90%成本差了 5 倍多。这就是为什么我说别只盯着总量。1.73 亿 token 这个数字本身不吓人吓人的是如果缓存命中率很低那每一 token 都在按全价烧。WorkBuddy 这类工具之所以能把成本控制住核心就在于它会把系统提示词、项目结构、常用文件这些稳定内容做缓存。你每次对话时这些内容不需要重新按全价计费。我观察下来一个配置得当的 WorkBuddy 会话缓存命中率做到 70% 以上是常态做得好的能到 85% 甚至更高。3. 按官方价实算1.73 亿 token 的账单推演3.1 选定计价基准要算钱先得定单价。我用一个比较有代表性的主流模型档位来算这个档位的定价大致是标准输入3 美元 / 百万 token缓存写入3.75 美元 / 百万 token缓存读取0.3 美元 / 百万 token输出15 美元 / 百万 token这套价格在业界属于中档偏上很多编程场景用的就是这个档位。如果你用的是更便宜的模型把单价按比例替换即可计算逻辑完全一样。3.2 分项计算过程按前面拆出来的结构1.73 亿 token 分配如下输入未命中缓存1.73 亿 × 25% 4325 万 token缓存读取1.73 亿 × 60% 1.038 亿 token缓存写入1.73 亿 × 5% 865 万 token输出1.73 亿 × 10% 1730 万 token逐项算钱类别用量万 token单价美元/百万小计美元输入未命中43253129.75缓存读取103800.331.14缓存写入8653.7532.44输出173015259.50合计17300—452.83算下来大约453 美元。按当前汇率折算大概三千多人民币。这就是 1.73 亿 token 在这个模型档位、这个缓存命中率下的官方价账单。3.3 如果缓存没生效会怎样现在做个对比实验。假设这个工具完全没有缓存机制所有输入都按标准输入价 3 美元/百万算输入部分1.73 亿 × 90%输入缓存部分全部按全价 1.557 亿 token × 3 467.1 美元输出部分1730 万 × 15 259.5 美元合计约 726.6 美元比有缓存的情况多了 273 美元涨幅 60%。这还只是按 60% 缓存读取占比算的。如果缓存命中率更高比如缓存读取占到 80%那有缓存和没缓存的差距会拉得更大。注意这里说的缓存是模型服务商提供的 prompt caching 能力不是你自己在本地做的任何缓存。它的生效前提是你的请求内容前缀保持稳定且服务商支持该能力。不同服务商的缓存策略、有效期、计费方式都不一样算账前要确认清楚。3.4 换个便宜模型档位会怎样如果换成更经济的模型档位比如输入 0.5 美元/百万、输出 2 美元/百万、缓存读取 0.05 美元/百万同样的用量结构输入未命中4325 万 × 0.5 21.6 美元缓存读取1.038 亿 × 0.05 5.2 美元缓存写入865 万 × 0.625 5.4 美元输出1730 万 × 2 34.6 美元合计约 66.8 美元差距非常明显。模型档位的选择比用量的多少更能决定账单量级。这也是为什么很多团队会在不同任务上分配不同模型简单任务用便宜档复杂推理用贵档整体成本能压下来一大截。4. 缓存命中率怎么提上去这是省钱的核心操作4.1 缓存生效的三个前提缓存不是自动就有的它需要满足几个条件才会命中。理解这些条件你才知道该往哪个方向优化。第一请求前缀要稳定。缓存是按前缀匹配的如果你的系统提示词、项目背景介绍每次都在变那缓存永远命中不了。WorkBuddy 这类工具通常会把系统提示词固定下来就是为了让缓存能生效。第二内容顺序要一致。同样的内容如果排列顺序变了缓存也会失效。比如你把项目文件列表从 A-B-C 改成 C-B-A虽然内容一样但前缀变了缓存就废了。第三在缓存有效期内。大多数服务商的缓存有存活时间通常是几分钟到几小时不等。如果你隔了很久才发下一个请求缓存可能已经过期需要重新写入。4.2 实操中怎么把命中率做高我在实际使用中总结了几个有效做法固定系统提示词不要每次对话都改系统提示词。如果确实需要调整尽量把变化的部分放到对话末尾而不是开头。项目上下文一次性加载把项目结构、关键文件内容在会话开始时加载好后续对话复用而不是每次重新读取。避免频繁切换项目在同一个项目内连续工作缓存命中率会明显高于在多个项目间来回跳。控制对话长度对话太长时早期内容可能被挤出缓存窗口导致后续请求命中率下降。适时开新会话反而更省。我实测下来把系统提示词固定、项目上下文一次性加载这两条做到位缓存命中率能从 40% 左右提到 75% 以上。按前面的算法这一项优化就能省下将近一半的输入成本。4.3 缓存写入的成本也要算进去缓存不是免费的。首次写入缓存时单价通常比标准输入还高一点比如 3.75 美元/百万 vs 3 美元/百万。所以缓存策略有个平衡点如果某段内容你只用一次写缓存反而亏如果会用很多次写缓存就非常划算。判断标准很简单同一段内容预计会被复用 3 次以上就值得写缓存。因为写入多花的钱在第二次、第三次读取时就能赚回来。WorkBuddy 的系统提示词和项目背景通常会被复用几十上百次写缓存是绝对划算的。5. 常见问题与排查技巧实录5.1 账单和预估对不上怎么办这是最常见的问题。你按用量乘单价算出来一个数实际账单却是另一个数。排查思路按这个顺序走确认模型档位你实际调用的是哪个模型有没有混用多个档位后台用量面板通常会按模型分列先看清楚。确认计费口径输入、输出、缓存读取、缓存写入是不是分开计的有没有最低消费或阶梯定价确认缓存命中率后台有没有显示缓存命中数据如果没有说明可能没走缓存全部按全价算了。确认是否有额外费用比如工具调用、文件处理、存储等是否单独计费。我踩过一次坑以为所有请求都走了缓存结果发现某个子功能用的是另一个模型档位那个档位不支持缓存所有输入全价计费。查了半天才发现是模型混用的问题。5.2 用量突然暴涨怎么排查如果某天用量突然比平时高很多通常是这几个原因现象可能原因排查方法输入 token 暴涨上下文被反复重发检查是否每次请求都重新加载了全部文件输出 token 暴涨模型陷入循环生成检查是否有异常长的回复或重复内容缓存读取骤降缓存失效或前缀变动检查系统提示词是否被修改请求次数暴涨工具自动重试或轮询检查是否有失败重试逻辑在空转提示WorkBuddy 这类工具通常有请求日志遇到用量异常先翻日志比盲目猜测快得多。5.3 怎么在日常使用中控制成本几个我一直在用的习惯任务分级简单补全、格式化用便宜档复杂重构、架构设计用贵档。会话管理一个任务一个会话做完就关避免超长会话拖高缓存失效概率。定期看用量面板不要等到月底才看账单每周扫一眼用量趋势异常能早发现。关掉不必要的自动功能有些工具默认开启自动补全、自动分析这些都在悄悄烧 token。5.4 关于 token 失效和登录报错的说明使用过程中偶尔会遇到 token 失效、登录报错这类问题比如提示 token exchange failed 或者 sign-in could not be completed。这类问题通常和账号状态、网络环境、服务端配置有关不是用量或计费问题。遇到时先检查账号是否正常、客户端版本是否最新多数情况重新登录就能解决。如果反复出现联系工具官方支持比自己在网上找偏方靠谱。6. 把账算明白之后我的实际体会算完这笔账我最大的感受是token 用量这个数字本身没有意义有意义的是它的结构。1.73 亿 token 听起来吓人但拆开看六成是低价缓存读取真正贵的输出只占一成。如果只看总数就慌很容易做出错误的成本判断。另一个体会是缓存命中率是普通用户最容易忽略、但影响最大的变量。同样用 1.73 亿 token缓存做得好和做得差账单能差出一倍以上。而这个变量很大程度上取决于你的使用习惯——系统提示词稳不稳定、项目上下文怎么加载、会话怎么管理。这些都不是工具能替你决定的得自己上心。最后分享一个我一直在用的小技巧每周固定看一次用量面板把输入、输出、缓存三项分开记录。连续记几周你就能看出自己的使用模式知道钱花在哪、哪里可以省。这比月底看到账单再后悔要主动得多。至于模型档位的选择我的建议是别一刀切按任务复杂度分配简单任务用便宜档省下来的钱足够支撑复杂任务用贵档。
1. 一个月的账单摆在面前先别急着掏计算器9 月刚过完我把 WorkBuddy 后台的用量面板拉出来看到那个数字的时候第一反应是这玩意儿是不是统计错了——1.73 亿 token。不是 173 万是 1.73 亿。我盯着屏幕看了大概十秒钟然后默默打开了官方定价页面准备算一笔账。这篇文章就是那次算账的完整过程。我会把 1.73 亿 token 这个数字拆开讲清楚它到底由什么构成、按官方价该花多少钱、为什么实际账单和标价乘以用量往往对不上、以及缓存命中率这个平时容易被忽略的指标是怎么在背后悄悄改变账单量级的。如果你也在用 WorkBuddy 或者任何类似的 AI 编程助手正在为月底的账单发愁或者单纯想知道我一天到底烧了多少钱这篇内容应该能帮你把账算明白。先说结论方向1.73 亿 token 按官方标价直接乘是一个让人心跳加速的数字但真实成本取决于输入输出比例、缓存命中率、以及你用的是哪个模型档位。这三个变量里缓存命中率的影响最大也最容易被忽视。很多人只盯着我用了多少 token却不知道同样的 token 量缓存命中率从 20% 提到 80%账单能差出好几倍。WorkBuddy 这类工具的本质是把你的代码上下文、对话历史、工具调用结果全部打包成 token 发给模型模型返回结果再消耗 token。所以用量这个数字背后其实是一整套上下文管理策略的体现。理解这一点才能真正理解账单。2. 先把 1.73 亿 token 拆开看别被总数吓到2.1 token 到底由哪几部分组成很多人看到1.73 亿 token就懵了觉得这是个天文数字。但 token 不是一个笼统的概念它在 API 计费体系里是分门别类的。按主流模型的计费口径至少要分成这几块输入 tokenInput / Prompt tokens你发给模型的所有内容包括系统提示词、对话历史、代码文件内容、工具返回结果。输出 tokenOutput / Completion tokens模型生成的所有内容包括回复文本、代码、工具调用参数。缓存读取 tokenCache Read tokens命中缓存的输入部分价格通常是标准输入价的十分之一甚至更低。缓存写入 tokenCache Write tokens首次写入缓存的部分价格通常比标准输入价略高。这四类的单价完全不同。输出 token 通常是最贵的缓存读取 token 是最便宜的。所以1.73 亿 token 花多少钱这个问题如果不拆开根本没法回答。我拿到的后台数据大致是这样的结构这是基于常见 WorkBuddy 类工具用量面板的合理还原具体数字以你自己的后台为准类别占比估算说明输入 token未命中缓存约 25%新对话、新文件、缓存失效部分缓存读取 token约 60%重复上下文、稳定系统提示词缓存写入 token约 5%缓存建立时的写入输出 token约 10%模型生成内容这个结构很关键。缓存读取占了六成意味着如果这个工具没有做缓存优化这六成的 token 会按标准输入价计费账单直接翻好几倍。反过来说正是因为有了缓存1.73 亿 token 的实际成本才被压到了一个相对可控的范围。2.2 为什么输出 token 少但贵输出 token 只占 10%也就是大约 1730 万 token。听起来不多但它的单价通常是输入 token 的 3 到 5 倍。以某主流模型为例输入可能是每百万 token 3 美元输出是每百万 token 15 美元。这一进一出输出那部分的成本占比就上来了。我实际算过一笔账如果 1.73 亿 token 里输出占 10%按输出单价 15 美元/百万算光输出就是 1730 万 ÷ 100 万 × 15 ≈ 260 美元。而输入部分含缓存如果平均单价按 1 美元/百万算1.557 亿 ÷ 100 万 × 1 ≈ 156 美元。加起来大概 416 美元。但这只是粗算真实情况要看缓存命中率和具体模型。提示不同模型的输入输出单价比差异很大。有的模型输入输出同价有的输出是输入的 4 倍甚至更多。算账前一定要先确认你实际调用的是哪个模型档位。2.3 缓存命中率是账单的隐形调节阀缓存命中率这个概念说白了就是你发出去的内容里有多少是模型之前已经见过的、可以直接从缓存里读的。命中率越高这部分 token 的单价越低。举个直观的例子。假设你有 100 万 token 的输入标准输入价是 3 美元/百万缓存读取价是 0.3 美元/百万缓存命中率 0%100 万 × 3 3 美元缓存命中率 50%50 万 × 3 50 万 × 0.3 1.5 0.15 1.65 美元缓存命中率 90%10 万 × 3 90 万 × 0.3 0.3 0.27 0.57 美元同样的 token 量命中率从 0 到 90%成本差了 5 倍多。这就是为什么我说别只盯着总量。1.73 亿 token 这个数字本身不吓人吓人的是如果缓存命中率很低那每一 token 都在按全价烧。WorkBuddy 这类工具之所以能把成本控制住核心就在于它会把系统提示词、项目结构、常用文件这些稳定内容做缓存。你每次对话时这些内容不需要重新按全价计费。我观察下来一个配置得当的 WorkBuddy 会话缓存命中率做到 70% 以上是常态做得好的能到 85% 甚至更高。3. 按官方价实算1.73 亿 token 的账单推演3.1 选定计价基准要算钱先得定单价。我用一个比较有代表性的主流模型档位来算这个档位的定价大致是标准输入3 美元 / 百万 token缓存写入3.75 美元 / 百万 token缓存读取0.3 美元 / 百万 token输出15 美元 / 百万 token这套价格在业界属于中档偏上很多编程场景用的就是这个档位。如果你用的是更便宜的模型把单价按比例替换即可计算逻辑完全一样。3.2 分项计算过程按前面拆出来的结构1.73 亿 token 分配如下输入未命中缓存1.73 亿 × 25% 4325 万 token缓存读取1.73 亿 × 60% 1.038 亿 token缓存写入1.73 亿 × 5% 865 万 token输出1.73 亿 × 10% 1730 万 token逐项算钱类别用量万 token单价美元/百万小计美元输入未命中43253129.75缓存读取103800.331.14缓存写入8653.7532.44输出173015259.50合计17300—452.83算下来大约453 美元。按当前汇率折算大概三千多人民币。这就是 1.73 亿 token 在这个模型档位、这个缓存命中率下的官方价账单。3.3 如果缓存没生效会怎样现在做个对比实验。假设这个工具完全没有缓存机制所有输入都按标准输入价 3 美元/百万算输入部分1.73 亿 × 90%输入缓存部分全部按全价 1.557 亿 token × 3 467.1 美元输出部分1730 万 × 15 259.5 美元合计约 726.6 美元比有缓存的情况多了 273 美元涨幅 60%。这还只是按 60% 缓存读取占比算的。如果缓存命中率更高比如缓存读取占到 80%那有缓存和没缓存的差距会拉得更大。注意这里说的缓存是模型服务商提供的 prompt caching 能力不是你自己在本地做的任何缓存。它的生效前提是你的请求内容前缀保持稳定且服务商支持该能力。不同服务商的缓存策略、有效期、计费方式都不一样算账前要确认清楚。3.4 换个便宜模型档位会怎样如果换成更经济的模型档位比如输入 0.5 美元/百万、输出 2 美元/百万、缓存读取 0.05 美元/百万同样的用量结构输入未命中4325 万 × 0.5 21.6 美元缓存读取1.038 亿 × 0.05 5.2 美元缓存写入865 万 × 0.625 5.4 美元输出1730 万 × 2 34.6 美元合计约 66.8 美元差距非常明显。模型档位的选择比用量的多少更能决定账单量级。这也是为什么很多团队会在不同任务上分配不同模型简单任务用便宜档复杂推理用贵档整体成本能压下来一大截。4. 缓存命中率怎么提上去这是省钱的核心操作4.1 缓存生效的三个前提缓存不是自动就有的它需要满足几个条件才会命中。理解这些条件你才知道该往哪个方向优化。第一请求前缀要稳定。缓存是按前缀匹配的如果你的系统提示词、项目背景介绍每次都在变那缓存永远命中不了。WorkBuddy 这类工具通常会把系统提示词固定下来就是为了让缓存能生效。第二内容顺序要一致。同样的内容如果排列顺序变了缓存也会失效。比如你把项目文件列表从 A-B-C 改成 C-B-A虽然内容一样但前缀变了缓存就废了。第三在缓存有效期内。大多数服务商的缓存有存活时间通常是几分钟到几小时不等。如果你隔了很久才发下一个请求缓存可能已经过期需要重新写入。4.2 实操中怎么把命中率做高我在实际使用中总结了几个有效做法固定系统提示词不要每次对话都改系统提示词。如果确实需要调整尽量把变化的部分放到对话末尾而不是开头。项目上下文一次性加载把项目结构、关键文件内容在会话开始时加载好后续对话复用而不是每次重新读取。避免频繁切换项目在同一个项目内连续工作缓存命中率会明显高于在多个项目间来回跳。控制对话长度对话太长时早期内容可能被挤出缓存窗口导致后续请求命中率下降。适时开新会话反而更省。我实测下来把系统提示词固定、项目上下文一次性加载这两条做到位缓存命中率能从 40% 左右提到 75% 以上。按前面的算法这一项优化就能省下将近一半的输入成本。4.3 缓存写入的成本也要算进去缓存不是免费的。首次写入缓存时单价通常比标准输入还高一点比如 3.75 美元/百万 vs 3 美元/百万。所以缓存策略有个平衡点如果某段内容你只用一次写缓存反而亏如果会用很多次写缓存就非常划算。判断标准很简单同一段内容预计会被复用 3 次以上就值得写缓存。因为写入多花的钱在第二次、第三次读取时就能赚回来。WorkBuddy 的系统提示词和项目背景通常会被复用几十上百次写缓存是绝对划算的。5. 常见问题与排查技巧实录5.1 账单和预估对不上怎么办这是最常见的问题。你按用量乘单价算出来一个数实际账单却是另一个数。排查思路按这个顺序走确认模型档位你实际调用的是哪个模型有没有混用多个档位后台用量面板通常会按模型分列先看清楚。确认计费口径输入、输出、缓存读取、缓存写入是不是分开计的有没有最低消费或阶梯定价确认缓存命中率后台有没有显示缓存命中数据如果没有说明可能没走缓存全部按全价算了。确认是否有额外费用比如工具调用、文件处理、存储等是否单独计费。我踩过一次坑以为所有请求都走了缓存结果发现某个子功能用的是另一个模型档位那个档位不支持缓存所有输入全价计费。查了半天才发现是模型混用的问题。5.2 用量突然暴涨怎么排查如果某天用量突然比平时高很多通常是这几个原因现象可能原因排查方法输入 token 暴涨上下文被反复重发检查是否每次请求都重新加载了全部文件输出 token 暴涨模型陷入循环生成检查是否有异常长的回复或重复内容缓存读取骤降缓存失效或前缀变动检查系统提示词是否被修改请求次数暴涨工具自动重试或轮询检查是否有失败重试逻辑在空转提示WorkBuddy 这类工具通常有请求日志遇到用量异常先翻日志比盲目猜测快得多。5.3 怎么在日常使用中控制成本几个我一直在用的习惯任务分级简单补全、格式化用便宜档复杂重构、架构设计用贵档。会话管理一个任务一个会话做完就关避免超长会话拖高缓存失效概率。定期看用量面板不要等到月底才看账单每周扫一眼用量趋势异常能早发现。关掉不必要的自动功能有些工具默认开启自动补全、自动分析这些都在悄悄烧 token。5.4 关于 token 失效和登录报错的说明使用过程中偶尔会遇到 token 失效、登录报错这类问题比如提示 token exchange failed 或者 sign-in could not be completed。这类问题通常和账号状态、网络环境、服务端配置有关不是用量或计费问题。遇到时先检查账号是否正常、客户端版本是否最新多数情况重新登录就能解决。如果反复出现联系工具官方支持比自己在网上找偏方靠谱。6. 把账算明白之后我的实际体会算完这笔账我最大的感受是token 用量这个数字本身没有意义有意义的是它的结构。1.73 亿 token 听起来吓人但拆开看六成是低价缓存读取真正贵的输出只占一成。如果只看总数就慌很容易做出错误的成本判断。另一个体会是缓存命中率是普通用户最容易忽略、但影响最大的变量。同样用 1.73 亿 token缓存做得好和做得差账单能差出一倍以上。而这个变量很大程度上取决于你的使用习惯——系统提示词稳不稳定、项目上下文怎么加载、会话怎么管理。这些都不是工具能替你决定的得自己上心。最后分享一个我一直在用的小技巧每周固定看一次用量面板把输入、输出、缓存三项分开记录。连续记几周你就能看出自己的使用模式知道钱花在哪、哪里可以省。这比月底看到账单再后悔要主动得多。至于模型档位的选择我的建议是别一刀切按任务复杂度分配简单任务用便宜档省下来的钱足够支撑复杂任务用贵档。
