mofcloud

大模型 Token & 成本计算器

1粘贴你的 prompt 或输入文本

0
中文字
0
英文词
0
其它
0
≈ 输入 tokens

粗算:中文 1 字 ≈ 1.3 token,英文 1 词 ≈ 1.3 token。真实 token 数因各家 tokenizer 而异(±10%)。

2成本参数

输入 tokens (每次请求发送的量)116
输出 tokens (每次生成的量)800
思考 tokens (仅推理模型 · 按输出价计费)0
每日调用次数100 / 天 3,000 / 月
缓存命中率 (重复前缀走缓存价)0%

各模型成本对比

# 输入 / 输出价 / 1M
使用指南

Token 成本是怎么算出来的?

算大模型 API 的账,其实只有两步。单次成本 = 输入 tokens × 输入单价 + 输出 tokens × 输出单价(单价一般按每百万 token 报价);再 × 每天调用次数 × 30,就是月度预算。这个工具替你把这两步算好,并把所有模型横着排一遍。

为什么要把输入、输出分开填?因为几乎所有厂商的输出价都比输入价贵,常见 2–4 倍 —— 生成比阅读更耗算力。于是同样是一万 token,「长输入短输出」(比如文档摘要)和「短输入长输出」(比如内容创作)的账单可能差好几倍。只盯着一个混合单价,很容易估歪。

举个例子

一个客服机器人:每次输入约 800 token、输出约 200 token,每天 3 万次。假设某模型输入 ¥1、输出 ¥4(每百万 token)——
单次 =(800×1 + 200×4)÷ 100 万 = ¥0.0016;一个月 ≈ 0.0016 × 3 万 × 30 = ¥1,440
换一个输出更便宜的模型,这笔月账常常能直接砍半 —— 这正是上面那张表帮你看清的事。

表里的国产模型(豆包 / 通义 / 文心 / Kimi 等)用的是各厂商官方人民币价,海外模型按实时汇率折算,¥ / $ 一键切换。想看每个模型的上下文窗口、能力标签和更多参数,去 大模型价格对比

常见问题

输入 token 和输出 token 有什么区别?

输入 token 是你发送给模型的内容,包括系统提示、用户问题和检索上下文;输出 token 是模型生成返回内容时消耗的 token。多数模型输出价高于输入价。

1 个 token 等于几个汉字?

粗略地说,中文 1 个汉字约等于 1.3 个 token,英文 1 个单词约等于 1.3 个 token。不同厂商的 tokenizer 略有差异,实际以官方计费为准。

为什么输入了每日调用量,会显示月成本?

预算通常按月看。这里用单次成本乘以每日调用次数再乘 30 天,帮你把单次价格换算成团队或产品级的月度预算。

「缓存命中率」是什么?为什么能省钱?

很多模型对重复的输入前缀(如固定 system prompt、知识库上下文)提供「上下文缓存」价,通常远低于普通输入价。把命中率往上拉,命中部分的输入 token 就按缓存价计费——只有已公布缓存价的模型会受影响,其余按输入价计算。

「思考 tokens」怎么算钱?

推理模型(带思考过程的模型)生成的思考 token 通常和输出 token 一样、按输出价计费。这里单独列出来方便你估算推理模型的额外开销,最终会并入输出成本。

国产模型的价格是人民币还是美元?

国产模型(豆包 / 文心 / 混元 / 星火 / Qwen 等)采用各厂商的官方人民币价;海外模型为美元价。页面可在 ¥ / $ 之间切换显示,按最新汇率折算。

覆盖哪些模型?想看更完整的价格?

计算器复用主价格站的数据,覆盖国产与海外主流模型。想看完整模型列表、上下文窗口和能力,请前往「大模型价格对比」。