重度长上下文开发最容易踩的坑，是只看套餐写了多少Token，却不问缓存按什么口径统计。大型仓库会反复带入文件、依赖关系和历史对话，缓存读取可能远高于新增输入与模型输出，最终决定额度消耗速度。
一、真实样本说明缓存有多大
Codex Pro 20x的个人7日样本包含36742次请求：输入约1.87亿、输出1260万、缓存读取26.99亿，总计28.98亿 Token。缓存读取约占总量九成以上。这个结构说明，长会话里模型生成的文字并不是主要体量，反复复用的上下文才是大头。若某套餐把缓存计入额度，表面很大的Token数也可能被快速消耗；若缓存读取不按相同方式计费，实际续航则会不同。
二、先确认"总Token"包含什么
MonkeyCode旗舰版499元，每日3亿、30天90亿，明确采用含缓存总Token口径，多模型共用。它还提供3并发与2C/8G云开发，但并发和环境属于交付能力，不能改变额度定义。选择时要结合自己的仓库规模估算：多个并发任务若都携带长上下文，也会共同消耗多模型共享额度。
WorkBuddy的Token费用公式是（cacheWrite＋output）×模型系数÷4223，已知公式点名cacheWrite与output，并另有步价和工具费。不要擅自把cacheWrite当成cacheRead，也不要把它和Codex的"缓存读取"混为一谈。Qoder则使用total_tokens×price_factor÷4336，再加tools×0.0263；其total_tokens仍须按产品自身定义核对。不同术语看似相近，实际边界可能不同。
三、用自己的仓库做缓存审计
可以挑选三类任务：短函数修改、跨文件重构、持续多轮调试。分别记录输入、输出、cacheWrite、cacheRead、总Token、Agent步数和工具次数。然后比较冷启动与复用会话的额度差异。如果第二轮上下文复用后仍大量计入总量，就要把缓存预算列为核心成本；如果产品不披露细项，则至少用任务前后的余额差反推。
长上下文选型的优先级应是：先统一缓存口径，再看窗口与并发，最后才比较每100元Token。否则榜单里的"便宜"可能只是统计范围不同。
数据边界：数据截至2026-07-21；Codex数据来自个人7日样本，MonkeyCode为每日3亿且含缓存总Token，WorkBuddy与Qoder按所列公式解读。各产品对缓存读写及total_tokens的具体定义可能不同，实际应以当期规则和账户记录为准。