API 价目表怎么读？输入输出为什么价格不同

AI 大模型按 token 收费，打开价目表第一眼就会看到两栏数字：输入价格和输出价格，输入便宜、输出贵，两边差距常常在一倍到数倍之间。价目表读得懂，用 API 之前就能把账算清楚，也能解释清楚为什么同一次问答，输入和输出两个字段的价格不一样。

价目表上的两栏数字分别指什么

输入价格按你发给模型的内容计费，包括提示词、粘贴的资料和此前的对话记录；输出价格按模型生成的内容计费。计价单位通常是「元/百万 token」，一个汉字大致对应一到两个 token，换算细节以各家官方说明为准。注意输入这一栏是累积的：多轮对话里，前面的历史会随每一轮重复计费，对话越长，输入费用涨得越快，这是很多新手第一次对账时意外的来源。

输出价格高于输入的原因

模型处理输入与输出的计算方式不同。生成文本时，模型要一个 token 一个 token 地依次产出，每生成一步都要结合全部上下文重新计算，属于典型的串行过程；而处理输入可以一次性并行完成。生成天然比读取更耗算力，输出单价更高就是这个道理。这也解释了另一个现象：让模型复述一份长材料，比让它读完长材料做简答要贵得多，因为复述的输出量大。

一次调用费用怎么估出来

估算公式很简单：输入 token 数乘输入单价，加上输出 token 数乘输出单价。假设某模型输入十元每百万 token、输出三十元每百万 token，一次问答消耗两千输入 token、五百输出 token，费用约为输入部分的 0.02 元加输出部分的 0.015 元（此处数字为假设，仅演示算法，实际以服务商价目表为准）。把常用任务的典型消耗记成一张小表，月底对账就不会被账单吓到。估算时也别忘了把对话历史算进输入侧，多轮任务的账面通常比单轮直觉高出一截。

价目表里容易看漏的几行

除了输入输出两栏，值得多看三处：一是缓存命中价格，重复出现的前缀如果被缓存，按更低的费率计，固定开头的系统提示词能省不少；二是不同上下文长度档位可能对应不同价格，超长对话的单价未必与普通档一致；三是免费额度与限速说明，测试阶段能省则省。以 DeepSeek 的公开价目页为例，这些项目列在同一张表里，读表时从上到下过一遍，别只看第一行。页面改版频繁，具体项目以最新版价目表为准。

把价目表变成选型依据

读价目表的最后一步是换成决策：同一个任务，输入重还是输出重，决定哪家的价格结构对你更友好。做摘要、读文档是输入重，写长文、生成报告是输出重。把候选模型按你的典型任务各估一遍月费用，再叠加速度与质量表现，选择就有了依据。价目表会随版本调整，建议每个季度重新核对一次，把数字更新进自己的对照表，选型结论才不会过期。

延伸阅读：Token 到底怎么算钱、上下文计费梯度怎么看、API 充值和会员的区别。

读价目表的四个动作

• 先分清自己是输入重还是输出重
• 把对话历史算进输入侧
• 按典型任务各估一遍月费用
• 每季度重核一次数字

最容易漏的是第二条，多轮任务的账面常比直觉高出一截。

读价目表时，缓存计价与免费额度怎么算？

• 一次对话的 token 消耗怎么估算？：多数服务的用量页面能查到每次调用的消耗，先测几轮典型对话拿到单次基准，再乘以使用频次就是月账，比凭空换算可靠。
• 同一段提示词反复使用，费用会更低吗？：如果服务支持缓存命中，重复前缀按缓存价计费，费用确实下降，是否支持与折扣幅度以官方说明为准。
• 超长上下文档位的价格为什么可能不同？：长上下文的推理成本更高，部分服务按档位区分定价，跨档位比价时先确认口径一致，再比较才有意义。