AI大模型token计费规则

你调了一次接口，回来一看账单跟心里估的差一截——多数时候不是平台算错，而是没弄清 Token 计费的口径：输入和输出分开算、上下文重复计入、不同档位的计价单位不一样。这篇把口径和坑一条条摆出来，给你一套核对顺序，具体数字一律去站内对应页面看当时的。

你调了一次接口，回来一看账单跟心里估的差一截——多数时候不是平台算错，而是没弄清 Token 计费的口径。输入和输出是两条价，上下文每轮都要重发一遍，缓存、批量、超长上下文还可能走不同档位。任何一个环节搞混，估算就会偏。

这篇把口径和坑一条条摆出来，给你一套能照着走的核对顺序。具体数字不在这里写死，一律去站内对应页面看当时的：单价看官方 API 资料库，价格变动看价格追踪，自己算一遍用 Token 计算器。

先弄清什么算 Token：输入、输出和上下文

很多人以为输入就是自己敲的那句话。实际上系统提示、历史对话、附加上下文都会一起送进去。你写一句「帮我改个标题」，前面可能挂了几千字的角色设定和上一轮的问答记录，这些全算输入。

输出这边也有讲究。有的平台把模型的思考过程、工具调用的参数也计入输出，而不是只算最后展示给你的那段话。判断方法很简单：拿一次短请求去对照用量日志，看输出 Token 是不是明显大于你看到的文字长度。

• 输入不只有你的提问，系统提示、历史对话、附加上下文都算
• 输出是否含思考过程、工具调用参数，各家口径不同，看日志对长度
• 多轮对话每轮都要重发历史，费用随轮次累积，不是只算最后一次
• 把单轮问答和带历史的同一问题分别测一次，差值就是被重复计入的部分

输入和输出是两条价，别拿一条单价去乘总量

常见错误是拿一个单价去乘输入加输出的总量。多数平台输入价和输出价不一样，混着算一定偏。而且计价单位的写法各家不同，有的按每千 Token，有的按每百万 Token，比较前先统一到同一个单位。

比较两家的时候，先各看输入价、输出价两条，再看计价单位，顺序不能反。具体数字到站内核对，不要凭印象。

1. 先看计价单位在官方 API 页面确认那家是按每千还是每百万 Token 标价，先把单位统一。
2. 分开取两条价输入价和输出价分别记下来，不要合并成一个数。
3. 再套自己的用量用日志里的输入、输出 Token 分别乘对应单价，相加才是当次估算。

容易忽略的几处加价项

同一家平台里，不是所有请求都按同一档位算。缓存写入、缓存读取、批量任务、超长上下文，各自可能有单独的计价方式；有的档位比标准价低，有的反而更高。你不看合同页，是猜不出来的。

多模态输入也容易踩。图片、音频往往按另一种单位折算，一张图折成多少 Token 各家算法不同。工具调用同理，函数名和参数可能要按 Token 计一遍。

• 缓存写入、缓存读取是否单独计价，走的是哪一档
• 批量任务是不是有独立价，和实时调用混着用会拉偏估算
• 超长上下文有没有触发另一档计费，跨越阈值时单价会变
• 图片、音频按什么规则折算成 Token，别按字节数猜
• 工具调用的函数名和参数是否计入，失败重试的请求同样产生输入消耗

账单对不上，先怀疑口径，再怀疑平台。

一份可照着走的核对清单

下次再遇到金额和预期差得多，按下面的顺序走一遍，基本能定位到是口径问题还是档位问题。顺序别跳过，跳着查容易把方向带偏。

1. 看用量日志结构打开控制台用量日志，确认输入、输出 Token 是分列显示还是只给一个合计。合计的话，往下就得靠平台给的拆分说明。
2. 把日志字段对上计费口径逐项核对：系统提示、历史对话算没算进输入；思考过程、工具调用算没算进输出；缓存项有没有单列。
3. 拿当次单价去核对到 /official-api 或 /price-watch 查当次对应的单价和档位，确认自己用的是标准价还是某条特价档。
4. 差异大就查档位切换如果金额仍对不上，重点看这次请求是不是触发了超长上下文、批量或缓存档位，档位一换，按标准价反推自然对不上。
5. 建立自己的估算习惯把以上字段固化成一张表，每次发请求前先估一遍，长期下来误差会稳定在可解释的范围内。