# AI API Token 计费怎么核对：输入、输出、缓存与分组倍率

比较 AI API 成本时，充值金额、模型单价和账户倍率应分开看。先确认同一模型、同一计费单位和同一类用量，再把估算值与请求记录核对，才能判断实际开销。

本文由星火AI 智能网关维护方发布，使用 AI 辅助撰写，介绍的是我们自己的独立第三方网关，不是独立测评，也不表示与模型厂商存在官方隶属关系。本文说明核对方法，实际价格以[当前模型目录](https://ai.wfpromax.xyz/available-channels?utm_source=hashnode&utm_medium=referral&utm_campaign=token_billing)和账户配置为准。

## 四类用量不要混在一起

- 输入 Token：提示词、系统说明、历史对话及工具结果等。
- 输出 Token：模型生成的内容，具体模型可能还有其他计费项目。
- 缓存读取：复用已缓存输入，是否命中要看实际返回与记录。
- 缓存写入：部分模型单列的缓存创建成本，与缓存读取不同。

Token 不是固定数量的汉字。长对话会反复携带历史内容，工具结果过长也会继续增加输入量。一次回复很短，并不代表这次请求的输入成本很低。

## 一个可以复算的例子

以下是计算演示，不是星火AI 报价。假设输入单价为每百万 Token 10 元，输出单价为每百万 Token 30 元，一次请求有普通输入 1000 Token、输出 200 Token，没有缓存和其他计费项：

```text
输入费 = 1000 ÷ 1000000 × 10 = 0.010 元
输出费 =  200 ÷ 1000000 × 30 = 0.006 元
合计   = 0.016 元
```

如果页面展示的是基础价，且规则还要求应用分组倍率，应按相应规则换算；如果显示的已经是最终价，就不要再乘一次。定价货币、余额显示单位和充值实付金额，也需要分别确认。

## 缓存最容易重复计算

某些接口的输入总量包含缓存读取量，另一些接口会把缓存单列。直接把全部输入按普通价计费，再叠加缓存价格，可能重复计算。应先查清字段定义，再对照网关请求明细里的分类用量和费用。

保存时间、准确模型 ID、账户分组和脱敏请求标识，通常比只保存一张余额截图更利于排查。接口返回的 usage 与最终账户扣费是两项需要核对的记录。

## 用免费工具保留复算记录

可以打开我们维护的[Token 费用复算工具](https://jiaye-apple.github.io/xinghuo-ai-examples/)，分别填写互不重叠的非缓存输入、缓存输入和输出，再填写当前单价、计费单位与账户倍率。工具在页面本地运算，无需 API Key，不发送模型请求，支持导出 JSON 核对记录。

工具以 USD 标注金额，请使用相同币种的费率和账单记录核对；上文人民币教学例子不能直接当作美元报价。缓存写入、其他计费项及舍入规则仍应按当前服务规则单独核对。工具免费，API 生成服务另按当前账户规则计费。

## 一次最小费用验收

1. 记录调用前余额，确认密钥分组与模型。
2. 暂停同一密钥的其他任务，发起一条输出受限的短请求。生成可能产生费用。
3. 对照实际回答、结束原因、输入输出及缓存用量。
4. 在账户记录或[用量查询页](https://ai.wfpromax.xyz/key-usage)核对时间、模型与实际扣费。
5. 发现差异时先保留脱敏记录，确认计费口径，再决定是否重试。

网络超时不代表上游没有执行。超时后先查记录，避免连续重试放大开销。需要流式、工具调用或多模态时，还要按实际业务另做能力验收。

## 把预算控制放进日常使用

给不同应用分配独立密钥，设置合适的输出和并发上限，限制自动重试次数。比较服务时用相同模型和同一组任务，不用一个折扣标签替代实际费用核对。

完整原文：[星火AI Token 计费说明](https://ai.wfpromax.xyz/guides/token-billing.html?utm_source=hashnode&utm_medium=referral&utm_campaign=token_billing)。接入前可阅读[调用验收指南](https://ai.wfpromax.xyz/guides/api-verification.html)，客户端和插件见[下载与接入](https://ai.wfpromax.xyz/downloads?utm_source=hashnode&utm_medium=referral&utm_campaign=token_billing)。公开反馈不要附 API Key、私人提示词或订单资料。