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# 便宜的 AI API 怎么选：降低每个成功任务的成本

> 结合 token 分类、缓存、分组倍率、费用、重试和任务质量比较 AI API 成本，避免用统一折扣代替真实账单分析。

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。

## 先统一价格口径

| 成本项 | 需要记录的信息 |
| - | - |
| 普通输入与输出 | 分开记录单价、币种，以及每千或每百万 token 的单位。 |
| 缓存读取与写入 | 是否支持、触发条件、写入有效期、真实命中率和独立计费类别。 |
| 非 token 用量 | 调用、图片、秒数或任务数及适用参数条件。 |
| 上下文阶梯 | 实际请求触发的门槛和单价。 |
| 运维投入 | 适用的平台费、资金成本、托管和维护。 |
| 失败与重复工作 | 重试、不合格输出，以及获得合格结果所需的人工修正。 |

模型详情查看 [Rock API 实时目录](https://rockapi.ai/pricing)。按[价格与计费](https://docs.rockapi.ai/zh-cn/pricing-and-billing.md)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。

## 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：

```text theme={null}
基础成本 = 1.0 × 2 + 0.2 × 6 = 3.20 美元
调用消耗 = 3.20 × 1.2 = 3.84 美元
```

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。

## 在同一基础上比较方案

直连服务可查 [OpenAI 官方价格](https://openai.com/api/pricing/)、[Anthropic 官方价格](https://platform.claude.com/docs/en/about-claude/pricing)或 [Gemini API 官方价格](https://ai.google.dev/gemini-api/docs/pricing)，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](https://openrouter.ai/docs/guides/best-practices/prompt-caching)说明受支持供应商及模型的提示词缓存。[LiteLLM 文档](https://docs.litellm.ai/docs/)提供自托管代理说明，预算中要包含基础设施与维护。[Portkey](https://portkey.ai/docs/introduction/what-is-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。

## 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。

## 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](https://docs.rockapi.ai/zh-cn/quickstart.md)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。


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