过大的 Prompt、重复重试、多步骤 Agent、缺少输出 token 上限。
这些细节会把你的成本放大到 2–5 倍。
先用 AI 成本计算器算清楚
基于请求量、token 用量和模型定价，几秒钟估算你的月度成本。
什么是 AI API 成本？
所谓 AI API cost，本质上就是你每次调用模型要付多少钱。多数厂商采用 token pricing：把文本拆成 token 来计费，而不是按“消息条数”算。最终账单通常由模型档位、能力上限、以及你产品的请求量共同决定。把 LLM pricing 结构搞清楚，你才能更准确地预估预算、横向比较供应商，并在规模化之前把那些“看不见的小浪费”提前堵住。
AI 定价是怎么计算的？
常见的 AI API 会把费用拆成 input tokens 和 output tokens 两部分。input tokens 是你发给模型的所有内容：system 指令、用户消息、上下文、工具参数等；output tokens 则是模型返回的内容。厂商一般会公布 pricing per 1K tokens（每 1000 token 的单价），分别对应输入和输出。理解这套规则后，你就能通过压缩 prompt、限制输出长度、选择更合适的模型档位，把成本控制在可预测的范围内。
AI 模型价格对比
不同供应商的定价策略差异很大。AICostSave 把它们放到同一张表里对比，避免只靠营销页面“凭感觉选”。
OpenAI pricing
OpenAI 的 GPT 系列通常把输入和输出分开计费，不同档位单价差异明显。你可以在 模型价格对比页 查看每 1K tokens 的实际差距。
Claude pricing
Claude 往往在长上下文、文档类任务中更有优势，token pricing 也经常更“耐用”。在 Claude 价格区块 可以直接和 GPT、Gemini 做横向对比。
Gemini pricing
Gemini 更强调多模态能力以及与 Google Cloud 的生态整合。你可以在 Gemini 价格区块 对比同样场景下的 token 成本，看看哪一档更划算。
热门 AI 成本问题（FAQ）
GPT-4 每 1K tokens 的成本是多少？
GPT-4 的价格取决于具体版本，但都会以“每 1K input tokens + 每 1K output tokens”的方式公布。把你常见请求的 tokens 代入，就能得到更贴近真实使用的单次成本。
怎么降低 OpenAI API 成本？
最先做三件事：缩短 prompt、给输出设置上限、把低风险请求路由到更便宜的模型。很多团队的额外支出来自无意识的重试和输出过长。
为什么 Claude 可能比 GPT-4 更便宜？
在不少场景里 Claude 的有效单价（每 1K tokens）更低，尤其是长上下文能减少额外调用次数的时候。是否更划算取决于你需要的质量、输出长度，以及任务类型。
如何估算每月 AI 成本？
从真实流量出发：每天请求量、平均输入 tokens、平均输出 tokens，再乘上 pricing per 1K tokens。建议再额外模拟峰值日、输出变长、重试等情况，预算会更稳。
如何降低 AI 成本
想省钱不一定要大改架构。多数情况下，只要把几条习惯贯彻到 prompt、路由和重试策略里，账单就会明显好看。
- Reduce prompt size（缩短提示词）。 删掉不用的规则，合并重复上下文，只保留真正影响答案的信息。
- Limit output tokens（限制输出）。 给长文、草稿、工具调用设置严格上限，避免一次请求把成本拉爆。
- Avoid retries（减少重试）。 用更清晰的系统指令和输入校验替代“盲重试”，把失败率从源头降下来。
- Choose cheaper models（用更便宜的模型）。 把最强模型留给真正需要的任务，其余请求尽量走更快、更省的档位。
预算最容易浪费的 4 个点
- Prompt 过长
- 重复重试
- 多步骤 Agent
- 没有输出 token 上限
AI 成本计算器
把 token pricing 表格换成“月度预算”的视角。输入每个功能的 input/output tokens 和请求量，快速对比 GPT、Claude、Gemini 等模型在不同选择下的 AI API cost，提前把成本算清楚再上线。
打开 AI 成本计算器