AI大模型Token计费全解析:输入/输出、缓存命中、阶梯计价一文看懂

大家好,我是搞自动化的大飞~

最近都在说DeepSeek斩杀线------意思是AI的极致性价比(虽然梁圣也涨价了)

但是AI的价格可不是淘宝京东比一下价格那么简单,"输入 Token"、"输出 Token"、"输入 Token 缓存命中价格"、"缓存未命中价格"一大堆专业词,傻傻分不清楚

两大类

首先AI收费分两大类

  • 月/年付费------每个月/年付钱,获取一定的使用额度。适合普通用户

  • 按Token收费------按实际使用量付费。适合企业或者开发者

输入/出 Token

按照Token收费中一般又会分为

  • 输入 Token:每百万 XX 元
  • 输出 Token:每百万 XX 元

这个很好理解,我们问AI问题,让AI做的任务都是输入 Token

AI思考,返回处理结果就是输出 Token

但一般输出 Token比输入 Token贵很多。以 DeepSeek V4 Flash 为例,输出的价格是 2 块钱,输入的价格 1 块钱,直接翻倍。

为啥?因为输入时,AI会把每个 Token 的关键特征分离、计算、保持就行了

但输出时需要先理解问题,之后网络搜索,整理结构,最后输出结果。耗费的算力很大,所以输出 Token收费会高一些

输入 Token 缓存命中价格

首先说一下缓存命中

我们问AI问题时,AI会把所有信息计算一遍,然后提取关键信息,保存为KV Cache

但如果你下一次提问,开头的内容和之前的完全一样,那AI就没必要再把开头那部分重新算一遍了。直接调取之前存好的关键信息,只计算后面不一样的信息就好了

这就是"命中缓存"。

比如,你需要让AI做自动化测试,开头固定

"你是一个 Python 自动化测试专家,请用中文回答......"

然后我们每次问问题,都会把这句放在最前面。

那么这句话只会在第一次计算时收费1元,下次再调用就可以收0.2元,因为几乎不需要算力。

而再调用的0.2元就是"输入 Token 缓存命中价格"

在这一点上,AI厂商还是挺良心的(不然AI的价格会非常离谱,没人用得起😂)

输入 Token 缓存未命中价格

这就非常好理解了,我们第二次输入的内容,和第一次不同的,都是缓存未命中的

它的价格几乎和输入 Token的价格持平,毕竟都是重新读取,分析,提取,保存

其他

除了"缓存命中",还有几个术语大概了解一下吧

  • 上下文长度阶梯计价:有些模型,你单次输入的 Token 数超过一定阈值(比如 25.6 万),所有 Token 都会按更高单价结算。不是只超出的部分贵,是全部贵。
  • 批量处理:不着急要结果的请求,走批量队列,价格通常是标准价的五折。
  • 区域溢价:你用欧洲的服务器处理数据,要额外加钱。OpenAI 对某些模型收 10% 的区域附加费。

其实这些新的名词,本质上是为了AI收费更明确清晰,一方面AI厂商不想亏钱赚吆喝,要吃饭。另一方面用户不会不明不白的付费,所以就有了这一套挺复杂的计费标准

希望以后AI能更便宜一些,多像以前的梁圣学习😎

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