Token 是什么、如何计费：开发者选模型与控成本指南
Token 到底是什么
Token 是大语言模型读取和生成文本时使用的基本计量单位，并不等同于“一个字”或“一个单词”。模型会先通过自己的分词器，把提示词、代码、标点、空格和输出内容拆成 Token，再据此理解上下文和计算费用。例如英文常见单词可能由一个或多个 Token 组成；中文虽然经常接近“一个汉字对应一个或多个 Token”，但数字、网址、罕见词、JSON 字段名、连续代码和中英混排都可能显著改变结果。
因此，不能只用字符数乘固定比例来做正式预算。不同模型采用不同分词规则，同一段文本在 Claude 与 GPT 中的 Token 数也可能不同。最可靠的方法是使用目标模型或服务商提供的 Token 统计结果，并在上线前用真实请求抽样验证。
一次 API 调用通常会计算哪些 Token
开发者做成本判断时，应至少区分输入 Token 与输出 Token。输入 Token 包括 system 指令、用户问题、历史对话、工具定义、RAG 检索片段、代码文件及附加上下文；输出 Token 是模型最终生成的文字、代码或工具调用参数。多数模型会分别为输入和输出定价，而输出单价通常更高，因此“回答得更长”往往比“问题稍长”更容易推高账单。
部分模型或平台还会涉及缓存输入 Token、推理相关 Token 或图像、音频等多模态单位。它们的统计与价格规则不一定相同。读取价格页时，要确认价格对应的是每百万 Token还是每千 Token，是否区分缓存命中，以及工具调用返回内容是否会在下一轮重新作为输入计费。
如何快速估算一次请求的成本
可使用这个简单公式：单次成本＝输入 Token÷计费单位×输入单价＋输出 Token÷计费单位×输出单价。假设一次代码审查请求带入 8,000 个输入 Token，并限制生成 1,000 个输出 Token，就应分别按所选模型的输入和输出价格计算，再乘以日请求量。不要把 max_tokens 当成实际输出量；它只是上限。预算保守时，可按历史输出的 P95 值或上限估算。
对于对话应用，最容易被忽略的是历史消息累积。第十轮对话往往不仅发送最新问题，还会再次发送前九轮消息。若每轮都完整回传历史，输入 Token 会持续增长。可以通过摘要旧对话、只保留相关消息、限制检索结果数量，以及为代码上下文设定文件和行数上限来控制增长。
选模型前的决策清单
- 先测真实样本：准备短问答、长文分析、代码生成和工具调用等典型请求，记录各自输入与输出 Token。
- 区分任务难度：简单分类、改写和结构化提取可优先选择更经济的模型；复杂推理、架构设计和高风险代码审查再考虑更强模型。
- 设置输出上限：为不同接口设置合理的 max_tokens，避免模型生成不需要的长篇解释。
- 控制上下文：删除重复指令，压缩历史对话，给 RAG 设置相关性阈值与返回条数。
- 记录可观测数据：在日志中保存模型名、输入量、输出量、延迟、错误率和业务成功率，用成本除以成功任务数，而非只看单价。
- 验证兼容性：确认现有 SDK、鉴权方式、流式输出和工具调用是否可直接迁移，避免低价带来额外改造成本。
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建议先用小额真实流量建立 Token 基线，再根据成功率和单位任务成本调整路由策略。若成本符合预期，可注册 59API 开始测试，并结合其推荐返利机制进一步优化长期使用成本。