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便宜的 AI API 应以可接受的总成本完成业务任务。较低的输入单价，可能被输出费用、失败重试、平台收费或额外审核抵消。选择模型与网关前，应使用相同负载和质量标准比较。 先收集一小批用量记录：模型 ID、任务类别、输入输出量、缓存类别、重试及最终结算。导出时移除凭据与隐私内容，将生产流量和实验分开，避免一次临时测试扭曲预算。

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先统一价格口径

模型详情查看 Rock API 实时目录。按价格与计费区分模型基础价、调用分组倍率和充值到账成本。不能对所有模型或请求承诺统一优惠。

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一个假设计费例子

以下数字仅用于演示算术，不是真实报价，也不是供应商价格对比。假设普通输入每百万 token 为 2 美元，输出为 6 美元，适用分组倍率为 1.2；用量为 100 万输入、20 万输出，没有缓存和其他收费项：
分组倍率只应用一次。这个固定 token 单价例子不适用于按次或动态计费，也未包含额度换算及舍入。按归一化后的计费类别计算，避免把缓存 token 重复计入普通输入。真实请求应按已完成记录和保存的单价对账，当前价格可能不同于历史结算。

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在同一基础上比较方案

直连服务可查 OpenAI 官方价格、Anthropic 官方价格或 Gemini API 官方价格，以实际模型和条件为准。网关还应核对选定路由和服务条款。 OpenRouter 文档说明受支持供应商及模型的提示词缓存。LiteLLM 文档提供自托管代理说明，预算中要包含基础设施与维护。Portkey则需确认准备使用的部署和套餐。这些事实本身都不能证明某个服务对你的流量最便宜。

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减少用量时守住质量

  1. 建立包含代表性任务、语言、输出结构和困难样本的验收集。
  2. 将常规任务交给较小模型试验，保留失败时升级到其他模型的路径。
  3. 精简重复上下文，并请求产品真正需要的输出长度；调整提示后复测正确性。
  4. 在支持的条件下测试稳定前缀，分别测量缓存读取与写入，不假设所有请求都会命中。
  5. 限制重试次数，记录触发原因，统计整个任务而不只是最后成功那次调用。
  6. 扩大流量前比较每个合格结果的结算成本、延迟和人工审核量。

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预付费余额就是硬性预算上限吗

预付费余额和 API Key 额度检查有助于控制访问，但临时预扣可能不同于最终结算，并发请求和异步任务也要核对。配置自己的预算提醒与请求上限，按计费指南理解预扣、结算和冲正，不能把某一时刻的余额截图当作最终账单。 按快速开始准备小规模评估，每次只改变一个成本因素，再回看用量样本。