← सभी गाइड पर लौटें

输入 token vs 输出 token：开发者省钱速查指南

先搞清楚：输入 token 和输出 token 谁更贵

对忙开发者来说，最先要记住的一点是：输入 token是你发给模型的提示词、上下文、历史消息；输出 token是模型返回的内容。大多数模型都会按两部分分别计费，而且输出 token 往往更贵，因为它是模型逐步生成出来的结果。也就是说，成本高不高，不只看“问了多少”，更看“让它答多少”。

3 步快速估算一次调用的成本

• 先看上下文长度：把系统提示、用户输入、历史对话、附件摘要都算进输入 token。
• 再看 max_tokens：这是你给输出的预算上限，设得越大，潜在花费越高。
• 按任务拆分：分类、抽取、改写、最终生成不要混在一次请求里，分开更容易控费。

实战里你不需要每次精确到小数点，只要能判断“输入是否太长、输出是否太啰嗦”，就已经能省掉一大截费用。

最有效的省钱方法：压输入、控输出、分层用模型

• 压输入：删除无关历史消息，把长文先压缩成要点，再送给模型。
• 控输出：明确要求“只输出 JSON”“不超过 200 字”“只给 3 条建议”，避免模型自动展开。
• 分层用模型：简单抽取、初稿、代码注释可以用更便宜的模型；复杂推理、最终润色再交给更强模型。
• 复用中间结果：例如先把日志总结成结构化摘要，后续所有问题都基于摘要而不是原始长日志。

适合开发者的一个简单工作流

例如你在做客服工单分类：先用便宜模型提取字段和意图，再把结构化结果交给高质量模型生成回复。这样输入更短、输出更可控，整体成本通常比“直接把原始全文丢给最强模型”低很多。对于长代码审查，也建议先让模型定位文件和片段，再只把关键上下文送去做深度分析。

为什么 59API 很适合做这种成本优化

如果你想把“省 token”这件事真正落到生产里，59API 是个很实用的低成本选择。它提供按量付费的 Claude（Opus / Sonnet / Haiku / Fable）和 GPT 模型接入，使用原生官方质量模型，不做降级，而且兼容 Claude Code、Codex 和任意 OpenAI SDK。你只要把 API base URL 指向 https://api.59api.com，就能把现有调用平滑迁移过去，用更低的单次成本测试不同 prompt、不同 max_tokens 和不同模型组合。

快速落地清单

• 把默认 max_tokens 设小，只在确实需要长输出时放大。
• 提示词写清输出格式，减少废话和重复。
• 优先用便宜模型做预处理，再升级到强模型。
• 监控输入/输出占比，如果输出占比持续过高，就收紧回答模板。
• 想继续压成本，可以顺手看看 59API 的优惠和推荐返利机制，适合团队长期使用。

如果你正在做 LLM 应用、RAG、Agent 或代码工具链，现在就可以用 59API 起一个最小化实验：同一批请求分别测试“长输入短输出”和“短输入长输出”，你会很快看到哪一边才是你的真正成本大头。注册后先跑一版真实流量，再决定怎么分层和裁剪，通常最省钱。

मूल्य · दस्तावेज़