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1. 从 Coding Plan 说起：为什么费用问题突然变得尖锐

1.1 一个让很多团队措手不及的转折点

如果你在过去一年里深度使用过各类 AI 编程辅助工具，大概率经历过这样一个阶段：平台方推出所谓的 Coding Plan，按月订阅、额度管够、随便调用，价格低到让人觉得“这玩意儿简直不要钱”。那段时间，很多团队把 AI 编程助手当成了日常开发的标配，代码补全、单元测试生成、代码审查、重构建议，全都交给大模型来处理。

但到了 2025 年下半年，情况开始变了。多家平台陆续调整了 Coding Plan 的规则：有的把“无限调用”改成了阶梯计费，有的把高参数模型的调用从套餐里剥离出来单独收费，还有的直接取消了包月制，全面转向按 Token 计费。我身边好几个做 AI 应用开发的朋友都在吐槽：“以前一个月几十块随便用，现在同样的调用量，账单直接翻了五六倍。”

这就是所谓的“后 Coding Plan 时代”——补贴期结束，大模型调用回归真实成本。对于个人开发者来说，可能只是每月多花几十块钱的事；但对于日均调用量在百万 Token 级别的团队来说，费用对比和优化就成了一个必须认真对待的工程问题。

1.2 这篇文章能帮你解决什么问题

我写这篇东西的目的很直接：把当前主流大模型的费用结构拆开揉碎，结合实际调用场景算清楚一笔账，让你知道在什么情况下该选哪个模型、怎么组合使用能把成本压到最低。

具体来说，我会覆盖以下几个方面的内容：

• 主流大模型 API 的计费逻辑和价格对比，包括输入输出分别计价、缓存命中折扣、批量调用优惠等细节
• 不同调用场景下的真实成本测算，比如代码补全、长文本分析、多轮对话、Agent 工作流
• 混合调用策略的设计思路，怎么用便宜模型处理简单任务、贵模型处理复杂任务
• 本地部署方案的成本对比，什么规模下自建推理比调 API 更划算
• 实操中踩过的坑和省钱的野路子

这篇文章适合谁看？如果你是大模型应用开发者、AI 产品的技术负责人、或者单纯是对大模型调用成本敏感的个人开发者，这里的内容应该都能直接用上。如果你刚开始接触大模型，还没到关心费用的阶段，也可以先收藏着，迟早用得上。

1.3 一个重要的前提说明

在展开之前，我需要先说清楚一件事：大模型的价格变动非常频繁。我写这篇文章时参考的是各平台公开的定价页面和实际账单数据，但具体数字可能在你看到的时候已经变了。所以我的重点不是给你一个固定的价格表，而是教你一套分析框架和计算方法，让你在任何价格体系下都能自己算出最优方案。

另外，文中涉及的具体平台和模型，我会尽量用通用描述，避免变成某一家的软文。毕竟工具选型这件事，适合自己的才是最好的。

2. 大模型费用到底怎么算：拆解计费逻辑

2.1 Token 计费的基本单位

所有按量计费的大模型 API，核心计价单位都是 Token。你可以把 Token 理解成模型处理文本的“最小颗粒度”——一个中文字大概对应 1.5 到 2 个 Token，一个英文单词大概对应 1 到 1.5 个 Token。代码的情况比较特殊，因为符号多、缩进多，同样字符数下 Token 数量会比自然语言高不少。

这里有个很多人忽略的细节：输入和输出的价格是不一样的。几乎所有平台都是输出 Token 比输入 Token 贵，贵多少呢？通常是 2 到 4 倍。这个差异背后的逻辑是：输入 Token 可以并行处理，计算效率高；输出 Token 是自回归生成的，必须一个一个蹦出来，计算资源占用时间长。

举个例子，某个模型的定价是输入 1 元/百万 Token、输出 3 元/百万 Token。如果你一次调用传入了 2000 Token 的代码上下文，模型返回了 500 Token 的补全结果，那么这次调用的费用是：

• 输入费用：2000 / 1,000,000 × 1 = 0.002 元
• 输出费用：500 / 1,000,000 × 3 = 0.0015 元
• 合计：0.0035 元

单次看起来很少，但如果你每天调用 10 万次，一天就是 350 元，一个月就是一万多。这就是为什么费用优化在大规模场景下如此重要。

2.2 缓存命中：被低估的省钱利器

很多平台现在都支持上下文缓存（Context Caching）。什么意思呢？如果你多次调用同一个模型，且每次请求的前面部分（比如系统提示词、固定的代码库上下文）是相同的，平台可以把这部分缓存起来，下次调用时直接复用，不重复计费。

缓存命中的价格通常是正常输入价格的 10% 到 25%。也就是说，如果你能把 80% 的输入 Token 都做成缓存命中，输入成本直接降到原来的两成左右。

这个机制对代码补全场景特别有用。因为代码补全的系统提示词和项目上下文往往很长且固定，每次变化的只是当前编辑位置附近的一小段代码。把固定部分缓存起来，费用能省一大截。

但缓存有个限制：大多数平台要求缓存内容至少有一定长度（比如 1024 Token 或 2048 Token）才能生效，而且缓存有有效期，通常是几分钟到几小时不等。如果你的调用频率很低，缓存可能还没命中就过期了。

2.3 批量调用折扣：用时间换金钱

另一个省钱的路子是批量 API（Batch API）。你把一批请求打包提交，平台在非高峰时段慢慢处理，通常几小时内返回结果。作为补偿，价格一般能打五折甚至更低。

批量调用适合什么场景？比如你要对一批代码文件做静态分析、生成文档、跑测试用例，这些任务不要求实时返回，完全可以攒一批一起提交。但如果你做的是交互式代码补全，用户敲一个字符就要出结果，那批量 API 就用不上。

2.4 不同参数规模的模型，价格差多少

同一家平台通常会提供多个参数规模的模型，比如 7B、13B、70B、几百B 等。价格差距非常大，有时候小模型和大模型的价格能差 10 倍以上。

这里有个常见的误区：很多人觉得大模型一定比小模型好，所以无脑选最大的。但实际上，对于很多任务来说，小模型的表现已经足够了。比如代码格式化、简单的变量重命名、基础的语法检查，7B 级别的模型完全能胜任，没必要用几百B的模型去烧钱。

我的一般原则是：先用小模型跑一遍，如果效果不达标再升级到大模型。这个“渐进式升级”的策略，在实际项目中能省下大量费用。

3. 主流大模型费用横向对比

3.1 国际主流模型的价格区间

先看国际上的几个主要玩家。以下价格是我根据各平台公开定价整理的，单位统一换算成人民币每百万 Token，方便对比。

这张表里的价格区间比较大，是因为不同平台、不同地区的定价有差异，而且经常调整。但整体格局是清晰的：旗舰模型贵、轻量模型便宜，差距在 10 到 50 倍之间。

3.2 国内主流模型的价格区间

国内的大模型平台在价格上普遍更有竞争力，尤其是一些新兴平台，为了抢市场，价格压得很低。

国内平台的一个显著优势是：很多都提供免费额度。有的是每月赠送一定量的 Token，有的是新用户一次性赠送，还有的是对特定模型完全免费但限制并发。对于个人开发者和小团队来说，把这些免费额度用好，基本能覆盖日常开发需求。

3.3 价格之外的隐性成本

光看单价是不够的，还有几个隐性成本必须考虑进去。

延迟成本。便宜模型往往推理速度慢或者排队时间长。如果你的应用对响应速度有要求，用便宜模型导致用户体验下降，这个损失可能比省下的钱更大。

重试成本。便宜模型的理解能力弱，可能需要多次重试才能得到满意结果。每次重试都是一次完整调用，算下来可能比直接用贵模型一次成功还贵。

工程成本。如果你为了省钱搞了一套复杂的多模型路由系统，维护这套系统本身的人力成本也要算进去。有时候简单直接地用贵模型，总体成本反而更低。

数据安全成本。调用外部 API 意味着数据要出你的服务器。如果处理的是敏感代码或用户数据，可能需要额外的脱敏处理或者选择私有部署方案，这些都是成本。

4. 不同场景下的费用测算与选型策略

4.1 代码补全场景：高频低延迟

代码补全是典型的高频调用场景。一个开发者一天可能触发几千次补全请求，每次请求的输入输出都不大，但架不住次数多。

假设一个 10 人的开发团队，每人每天触发 2000 次补全，每次平均输入 1500 Token、输出 200 Token。一天的总调用量是：

• 输入：10 × 2000 × 1500 = 30,000,000 Token = 30 百万 Token
• 输出：10 × 2000 × 200 = 4,000,000 Token = 4 百万 Token

如果用某轻量模型（输入 1 元/百万、输出 3 元/百万），一天费用是 30 × 1 + 4 × 3 = 42 元。一个月按 22 个工作日算，大约 924 元。

如果用旗舰模型（输入 30 元/百万、输出 90 元/百万），一天费用是 30 × 30 + 4 × 90 = 1260 元，一个月接近 2.8 万。差距接近 30 倍。

所以代码补全场景的选型策略很明确：优先用轻量模型，配合缓存命中进一步降低成本。只有在补全质量明显不达标时，才考虑对特定类型的请求升级到更大的模型。

4.2 代码审查与重构建议：低频高质量

代码审查和重构建议的调用频率低得多，可能一个 PR 才触发一次，但每次的输入输出都很大，而且对质量要求高。

假设一个团队每天审查 20 个 PR，每个 PR 的 diff 加上下文平均 8000 Token，模型输出 2000 Token 的建议。一天的总量是：

• 输入：20 × 8000 = 160,000 Token = 0.16 百万 Token
• 输出：20 × 2000 = 40,000 Token = 0.04 百万 Token

这个量级下，即使直接用旗舰模型，一天的费用也就是 0.16 × 30 + 0.04 × 90 = 8.4 元。一个月不到 200 块。为了省这点钱去折腾小模型，完全不值得。

这个场景的选型策略是：直接用最好的模型，把精力放在提示词优化上，提高审查质量。

4.3 多轮对话与 Agent 工作流：上下文膨胀是最大成本

多轮对话和 Agent 工作流是费用最容易失控的场景。因为每一轮对话都要把之前的全部历史带上，Token 数量会随着轮次增加而线性增长。

假设一个 Agent 工作流平均执行 10 步，每步的输入包括系统提示词（2000 Token）、历史步骤记录（每步 500 Token）、当前任务描述（1000 Token）。到第 10 步时，输入 Token 数量是：

2000 + 10 × 500 + 1000 = 8000 Token

如果每天执行 500 次这样的工作流，平均每次输入 5000 Token、输出 500 Token：

• 输入：500 × 5000 = 2,500,000 Token = 2.5 百万 Token
• 输出：500 × 500 = 250,000 Token = 0.25 百万 Token

用中杯模型（输入 5 元/百万、输出 15 元/百万），一天费用是 2.5 × 5 + 0.25 × 15 = 16.25 元。看起来不多，但如果工作流步骤增加到 20 步，输入 Token 直接翻倍，费用也跟着翻倍。

这个场景的优化重点是：压缩上下文。具体手段包括：只保留最近几轮的历史、对历史记录做摘要、把固定信息做成缓存、用更简洁的提示词。这些优化能把 Token 数量压下来 50% 以上。

4.4 长文本分析与文档处理：输入为主

长文本分析的特点是输入极大、输出较小。比如你要让模型读一份 5 万字的文档，然后回答几个问题。

假设每天处理 100 份文档，每份 5 万 Token，输出 1000 Token：

• 输入：100 × 50,000 = 5,000,000 Token = 5 百万 Token
• 输出：100 × 1000 = 100,000 Token = 0.1 百万 Token

这个场景下，输入成本占绝对主导。所以选型时要特别关注输入价格，以及是否支持缓存。如果多份文档有重叠部分（比如同一项目的多个文件），缓存能省不少钱。

另外，长文本场景要特别注意模型的上下文窗口限制。有些便宜模型的上下文窗口只有 8K 或 16K，根本放不下长文档。这种情况下，要么用支持长上下文的贵模型，要么先把文档切块再做分析。

5. 混合调用策略：把每一分钱花在刀刃上

5.1 模型路由的基本思路

混合调用的核心思想是：不同难度的任务用不同档次的模型。简单任务用便宜模型，复杂任务用贵模型，通过一个路由层来分发请求。

路由的判断依据可以有很多种：

• 按任务类型：代码补全走轻量模型，代码审查走旗舰模型
• 按输入长度：短请求走轻量模型，长请求走旗舰模型
• 按用户等级：免费用户走轻量模型，付费用户走旗舰模型
• 按置信度：先用轻量模型试，置信度低再升级到旗舰模型

我实际用过效果比较好的是“按任务类型 + 按置信度”的组合。具体做法是：所有请求先走轻量模型，如果轻量模型返回的结果通过了某种质量检查（比如代码能编译通过、输出格式符合预期），就直接采用；否则自动升级到旗舰模型重试。

5.2 一个可落地的路由实现方案

下面是一个简化的路由逻辑示例，用 Python 伪代码展示：

class ModelRouter: def __init__(self): self.light_model = LightModelClient() self.heavy_model = HeavyModelClient() self.quality_checker = QualityChecker() def route(self, request): # 第一步：用轻量模型处理 light_result = self.light_model.generate(request) # 第二步：质量检查 if self.quality_checker.passes(light_result, request): return light_result # 第三步：质量不达标，升级到旗舰模型 heavy_result = self.heavy_model.generate(request) return heavy_result

这个方案的关键在于质量检查器的设计。对于代码补全，可以检查生成的代码是否能通过语法解析；对于文本生成，可以检查是否包含必要的关键词或格式；对于翻译，可以用回译的方式检查一致性。

质量检查器不需要完美，只要能过滤掉明显不合格的结果就行。根据我的经验，在代码补全场景下，轻量模型的结果有 70% 到 80% 能直接通过检查，只有 20% 到 30% 需要升级。这样综合成本大约是全部用旗舰模型的 30% 到 40%。

5.3 缓存策略的精细化运营

缓存用得好，能省下大量输入成本。但缓存也不是万能的，需要根据场景精细设计。

对于代码补全，可以把项目级的上下文（比如整个文件的骨架、相关的类型定义）做成缓存，每次请求只传变化的部分。这样缓存命中率能到 90% 以上。

对于多轮对话，可以把系统提示词和固定的知识库内容做成缓存。但对话历史本身是变化的，没法缓存，只能通过摘要压缩来控制长度。

对于批量文档处理，如果多份文档有公共部分（比如同一套模板生成的报告），可以把公共部分缓存起来。

需要注意的是，缓存有存储成本。有些平台对缓存存储单独收费，虽然价格不高，但如果缓存内容很大且长期不用，也会产生费用。所以要定期清理不再使用的缓存。

5.4 批量调用的调度技巧

批量调用能打五折，但代价是延迟。所以关键是把“能等”的任务识别出来，攒一批一起提交。

适合批量调用的任务包括：夜间跑的代码静态分析、定期生成的文档、离线数据处理、模型微调的数据准备。这些任务不要求实时返回，完全可以攒到一定量再提交。

我的做法是建一个任务队列，所有非实时任务先入队，当队列长度达到阈值（比如 1000 条）或者到了预设的提交时间（比如每小时一次），就打包提交批量 API。这样既能享受折扣，又不会让任务积压太久。

需要注意的是，批量 API 通常有单次提交的数量上限和总 Token 上限，提交前要检查一下。另外，批量任务失败后的重试机制也要设计好，避免因为个别请求失败导致整批任务卡住。

6. 本地部署 vs API 调用：什么规模下自建更划算

6.1 本地部署的成本构成

本地部署大模型听起来很美好——没有 API 调用费用，数据不出本地，想怎么用就怎么用。但实际上，本地部署有一整套成本需要算清楚。

硬件成本。这是最大的一块。要跑一个 70B 级别的模型，至少需要两张 24G 显存的显卡，加上配套的服务器，一次性投入大概在 3 到 5 万。如果要跑更大的模型或者要求更高的并发，硬件成本会成倍增加。

电费。一张高端显卡满载功耗在 300W 到 450W 之间，两张就是 600W 到 900W。加上 CPU、内存、散热，整机功耗大概在 1kW 左右。按每天运行 10 小时、电费 0.6 元/度算，一天电费 6 元，一个月 180 元。

运维成本。本地部署需要有人维护：装驱动、配环境、更新模型、处理故障。这些工作虽然不直接产生费用，但占用的人力时间是有成本的。

折旧成本。硬件是有寿命的，显卡一般用 3 到 5 年就该换了。把硬件成本按使用年限摊下来，每年的折旧费也是一笔不小的开支。

6.2 什么规模下自建更划算

算一笔简单的账。假设你每个月的 API 调用费用是 X 元，本地部署的月均成本（硬件折旧 + 电费 + 运维）是 Y 元。当 X 大于 Y 时，自建更划算。

以 70B 模型为例，本地部署的月均成本大概是：

• 硬件折旧：40000 / 48 个月 ≈ 833 元/月
• 电费：180 元/月
• 运维：按每月 2 小时算，约 200 元/月
• 合计：约 1200 元/月

也就是说，如果你的 API 月费用超过 1200 元，且调用量稳定，自建就开始划算了。但要注意，本地部署的模型能力通常不如同级别的 API 模型，因为 API 模型往往有更多的优化和更大的参数量。

6.3 混合部署：本地兜底 + API 弹性扩展

实际生产环境中，纯本地或纯 API 都不一定是最优解。更常见的做法是混合部署：本地跑一个轻量模型处理日常请求，遇到复杂任务或者流量高峰时，自动切换到 API。

这样既能保证基础服务的稳定性和数据安全，又能在需要时获得 API 的强大能力。而且本地模型可以作为 API 的降级方案——当 API 服务不可用或者费用超预算时，自动切回本地模型，保证服务不中断。

我见过一个团队的做法是：本地部署一个 7B 模型处理 80% 的简单请求，剩下 20% 的复杂请求走 API。这样每月的 API 费用控制在几百块，同时保证了服务质量。硬件投入也不大，一张消费级显卡就够了。

7. 实操避坑指南：那些账单教我的事

7.1 常见问题速查表

7.2 几个容易踩的坑

坑一：忽略输出 Token 的成本。很多人只关注输入价格，觉得输入量大所以输入成本高。但实际上输出价格是输入的 2 到 4 倍，如果模型输出很长，输出成本可能超过输入。控制输出长度（比如设置 max_tokens）是省钱的重要手段。

坑二：缓存没配对。缓存要求请求的前缀完全一致才能命中。如果你在系统提示词里加了时间戳或者随机 ID，缓存永远命中不了。检查一下你的提示词模板，确保固定部分真的固定。

坑三：重试没有退避。调用失败后立即重试，如果失败原因是限流，立即重试只会继续被限流，白白浪费调用次数。正确的做法是指数退避重试，每次重试间隔翻倍。

坑四：没有设置预算告警。很多平台支持设置费用告警，超过阈值就发通知。这个功能一定要开，不然等到月底看账单才发现超支就晚了。

坑五：用旗舰模型做格式转换。有些任务其实不需要模型的理解能力，比如 JSON 转 YAML、代码格式化，这些用规则引擎或者小模型就能做，用旗舰模型纯属浪费。

7.3 我的省钱心得

最后分享几个我在实际项目中总结的省钱技巧。

第一，先测再选。不要凭感觉选模型，拿真实数据跑一遍对比测试。同样的任务，不同模型的效果和费用可能差很多，测过才知道哪个最划算。

第二，监控要细。按模型、按任务类型、按用户维度分别统计调用量和费用。这样才能发现哪些地方在烧钱，有针对性地优化。

第三，留好退路。不要把所有请求都绑死在一个平台上。至少准备一个备选方案，当主平台涨价或者出故障时能快速切换。

第四，定期复盘。每个月花半小时看看账单，分析一下费用构成。很多时候优化机会就藏在那些不起眼的调用里。

第五，该花就花。省钱是为了更好地做事，不是为了省钱而省钱。如果为了省几块钱导致开发效率下降或者产品质量受损，那就本末倒置了。在关键任务上，该用最好的模型就用，把精力放在创造价值上。