每日请求量

。如何估算您的AI API预算

AI API 成本取决于三个主要因素：你发出的请求数量、每个请求中包含的文本量（输入 token）、模型生成的内容量（输出 token）。这个计算器将你的使用模式与每个主要模型的定价相乘，以展示完整的成本情况。

理解输入

• 每日请求量 — 你的应用程序每天进行多少次 API 调用。一个聊天机器人可能每天处理 500-5,000 次对话。一个批处理管道可能每天运行 10,000-100,000 次。
• 平均输入令牌 — 你的提示的典型大小。一个简单的问题是 ~50 个令牌。一个包含上下文/指令的提示是 200-500。带有文档块的 RAG 可以是 2,000-8,000+。
• 平均输出令牌 — 模型每次请求生成的数量。简短的回答是约50个token。一个段落是100-200个。一篇文章或代码生成是500-2,000+个。

通过批量处理节省费用

大多数提供者提供批量处理 享受标准费率50%的折扣。您无需实时响应，而是批量提交请求，并在24小时内获得结果。适用于：数据标注、内容生成、文档处理以及任何对延迟不敏感的工作流程.

通过提示缓存节省费用

提示缓存（可在Anthropic、OpenAI和Google上使用）存储您的系统提示并在多个请求中重复使用。缓存的输入标记成本比未缓存的低约90%。当您有一个大型的、静态的系统提示（指令、示例、文档），并且在许多请求中保持不变时，这是最有效的。

输入与输出标记定价

输出标记通常比3-6倍更贵比输入标记消耗更多计算资源。这是因为生成文本比读取文本需要更多的计算能力。在优化成本时，减少输出长度（更短的回复、结构化的输出格式）通常比减少输入长度有更大的影响。

需要关注的隐藏成本

• 推理标记 — OpenAI 的 o 系列（o-series）和其他一些推理模型在输出时对内部"思考"的 token 进行计费，这可能导致成本增加 3-10 倍。
• 长上下文附加费 — Google Gemini 对超过 200K token 的提示收取 2 倍费用。
• 工具使用/函数调用 — 工具定义被视为输入 token，并在多个请求中累积。
• 重试和错误 — 部分响应的失败请求仍可能被收费。