作者：大模型调用成本这门账，很多团队第一次认真对的时候都会愣住：单次调用几厘到几分钱（以2026年主流厂商公开牌价为参考），月账单却动辄上万。单价便宜得离谱、总额贵得突然——问题出在“一次调用”和“一次业务”根本不是一回事，这篇就把这本账算明白。
token怎么算：先建立直觉
模型按token计费。1个汉字大约折0.6到0.7个token（各家分词器不同），一段500字的回答，连输入带输出通常在两三千token。顺带一个冷知识：表达同样的意思，中文通常比英文更省token，纯中文业务在计费上天然占一点便宜。
两个最容易踩的误区。其一，输入也计费——系统提示词、检索进来的知识库片段，全算输入token，很多团队的月账单里输入比输出还贵。其二，多轮对话是乘法——十轮对话，历史每轮都要重发一遍，实际发送的输入token是单轮的几倍，聊得越久越烧钱。
一笔真实的月账单
拿个典型客服机器人算一笔（以2026年市场行情为参考）：
| 项目 | 数值 | 备注 |
|---|---|---|
| 日均会话 | 2000次 | 多轮，平均5轮 |
| 单次请求输入 | 约1500 token | 含知识库片段 |
| 单次请求输出 | 约400 token | — |
| 月token总量 | 约6亿 | 输入占大头 |
| 月API费用 | 数百到数千元 | 随模型档位浮动 |
拿到自己的账单，照这个思路拆：输入输出分开看，输入占比高就去瘦身提示词和检索片段，往往一个动作就能看出效果。同一套业务，不同团队跑出的账单差三五倍很常见——差距不在用量，在下面的手段用没用。
并发与私有化：另一本账
API按量计费，账简单。私有化换的是另一本账：一次性硬件投入换“不限量”——从单张卡的工作站到八卡服务器，几十万到几百万都有（以2026年市场行情为参考）。
粗略的盈亏平衡感：日均token量稳定过亿，私有化开始有得算；不到这个量级，API几乎总是更便宜。并发决定显卡数量——同时处理多少请求，决定要几张卡，这个参数一定先问业务方要，别拍脑袋。运维的人力成本，也别忘进总账。
把账单打下来的常用手段
按性价比排个序。提示词瘦身：系统提示词砍掉一半冗余，账单立减两成是常事。上下文缓存：固定前缀和多轮历史命中缓存后，按一折上下计费（各家折扣不同），客服场景受益最大。小模型分流：意图分类、格式改写这类粗活交给小模型，大模型只接难活。输出限长：让模型少说车轱辘话，省下的输出token都是纯利润。再加一招：高频重复问题（“营业时间几点”这类）在网关层做命中缓存，同样的问题根本不过模型——这一招几乎零成本，效果立竿见影。
这几招叠加，五折到八折的降幅很常见，而且基本不伤效果。
三笔容易漏掉的隐形支出
评测成本：每次换模型或升版本，评测集要重跑一遍，是持续投入。badcase处理：线上答错的复核、修正、回流的工程量，通常被估成零，实际不少。熔断机制：限流和预算告警必须在上线第一周就有——见过客户一个死循环bug，一晚上烧掉一个月预算，幸好告警把闸拉了。还有月度对账的习惯：厂商账单和自己日志对一遍，误差大的先查重试逻辑，重试风暴是隐形杀手——对账时多出来的量，八成是重试和超时后的重复请求，日志里一查一个准，而且十有八九出在客户端的超时设置上。
账算明白了再上路，总比半路爆胎强。能力建设怎么起步，可以参考AI先试的三个场景里的展开。
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