1. 一笔让人肉疼的账单1.73亿token到底意味着什么九月份过完我打开WorkBuddy后台看了一眼用量统计整个人愣了几秒——1.73亿token。这个数字放在纸面上没什么感觉但如果你跟我一样每个月都要盯着API账单过日子就知道这不是个小数目。我第一反应是按官方标价这得烧掉多少钱第二反应是我到底拿这些token干了什么先说结论1.73亿token如果全部按官方标准价格走不同模型之间的费用差距可以拉到十倍以上。这不是夸张是实打实的定价结构决定的。很多人用WorkBuddy这类工具的时候只关心“能不能跑通”“效果好不好”从来不看token消耗的构成等到月底账单出来才傻眼。我写这篇东西就是想把这笔账彻底算清楚顺便把我在使用过程中踩过的坑、总结出来的省钱思路一并倒出来。WorkBuddy本质上是一个AI工作流编排工具它本身不生产token它只是token的搬运工和调度器。你在里面配置的每一个模型、每一条工作流、每一次对话最终都会转化成API调用而API调用就是按token计费的。所以理解WorkBuddy的成本核心就是理解token的流向和定价逻辑。这篇文章适合几类人看一是正在用或者打算用WorkBuddy的开发者想搞清楚成本结构二是团队里负责技术预算的人需要给AI工具的使用定一个合理的成本预期三是对API计费机制不太熟悉、想弄明白token到底怎么算的新手。我会从定价原理讲起然后拆解1.73亿token的构成再给出实际的费用估算最后分享一些我实测有效的降本技巧。2. 先把token的账算明白定价机制与计费逻辑2.1 token不是字数但和字数有换算关系很多人第一次接触token这个概念的时候会下意识地把它等同于“字数”。这个理解方向没错但精度不够。token是模型处理文本的最小单位一个token大约对应英文的0.75个单词或者中文的1到2个汉字。具体换算比例取决于分词器的实现方式不同模型厂商的分词策略不一样所以同样的中文文本在不同模型里算出来的token数可能有差异。我实测过一组数据一段500字的中文技术文档在某个主流模型里被计算为687个token在另一个模型里是712个token。差距不算大但如果你每天要处理几十万字的文本这个差异就会被放大。所以做成本估算的时候不能简单地用“字数除以二”来糊弄最好用官方提供的token计算工具或者API返回的usage字段来获取精确值。WorkBuddy在这一点上做得比较透明每次调用完成后都会在日志里显示input tokens和output tokens的分别用量。这个数据非常关键因为输入和输出的定价通常是不一样的。2.2 输入输出分开计价输出才是大头几乎所有主流模型厂商都采用输入输出分开计价的模式而且输出token的单价普遍是输入的2到4倍。这个定价逻辑很好理解输入是模型“读”的内容计算量相对小输出是模型“写”的内容需要逐token生成计算资源消耗更大。以我常用的几个模型为例输入价格大概在每百万token 1到4元人民币之间输出价格则在每百万token 4到16元之间。这个区间跨度很大因为不同模型的能力定位不同旗舰模型和轻量模型的价格可以差出一个数量级。在WorkBuddy里这个差异会直接体现在你的账单上。如果你的工作流以“长输入短输出”为主比如文档摘要、信息抽取那成本相对可控但如果你的场景是“短输入长输出”比如内容生成、代码编写那输出token的消耗就会成为主要成本来源。2.3 缓存命中率是隐藏的成本调节器这是很多人忽略的一个点。主流API厂商现在都支持上下文缓存机制如果你的请求中包含之前已经处理过的内容这部分内容可以命中缓存按更低的单价计费。缓存命中的价格通常是标准输入价格的10%到25%差距非常明显。WorkBuddy支持配置缓存策略但默认设置不一定是最优的。我在九月份的使用中前期没有特别关注缓存命中率后来看了后台统计才发现缓存命中率只有30%左右。调整了工作流的上下文管理策略之后缓存命中率提升到了65%以上直接让输入侧的成本下降了将近一半。缓存命中率的提升不是靠某个开关就能解决的它涉及到你的prompt设计、上下文复用策略、以及工作流中节点之间的数据传递方式。后面我会专门展开讲这块的实操细节。2.4 不同模型的定价梯度WorkBuddy的一个核心优势是支持多模型切换你可以在同一个工作流里调用不同厂商、不同规格的模型。这就意味着你可以根据任务的实际需求来选择性价比最高的模型而不是所有任务都用最贵的旗舰模型。我把常用的模型按价格大致分成三档档位典型输入价格每百万token典型输出价格每百万token适用场景旗舰档3-4元12-16元复杂推理、长文生成、代码架构设计标准档1-2元4-8元日常对话、文档处理、信息抽取轻量档0.3-1元1-4元分类打标、简单改写、格式转换这个表格里的价格是人民币计价的大致范围具体以各厂商官方定价为准。关键是要建立一个意识不是所有任务都值得用旗舰模型。我见过太多人用最贵的模型去做“判断这句话是正面还是负面”这种轻量模型就能搞定的事情成本直接翻了好几倍。3. 1.73亿token的构成拆解钱到底花在哪了3.1 按任务类型拆分用量我翻了一下九月份WorkBuddy的后台日志把1.73亿token按任务类型做了个粗略拆分。需要说明的是WorkBuddy的日志功能可以按工作流、按时间段、按模型维度导出用量数据这个功能对于成本分析非常有用。九月份我的主要使用场景包括技术文档摘要与结构化处理、代码审查辅助、多轮对话式需求分析、以及一些实验性的内容生成任务。按token消耗量排序文档处理类任务占了大约45%代码相关任务占了30%对话类任务占了15%剩下的10%是各种零散实验。这个分布很有意思。文档处理类任务之所以占比最高是因为输入侧的量非常大——我经常要把几十页的技术文档喂进去做摘要和结构化提取。但这类任务的输出相对简短所以虽然token总量大单位成本其实不算高。真正烧钱的是代码相关任务因为代码生成和代码审查都是典型的“输出密集型”场景模型需要逐行生成或逐行分析代码输出token的消耗非常可观。3.2 输入输出比例的实际数据我把九月份的输入和输出token分别统计了一下比例大概是7:3。也就是说1.73亿token里输入大约1.21亿输出大约0.52亿。这个比例说明我的使用场景整体偏向“读多写少”这在一定程度上控制了成本因为输入单价远低于输出单价。但这里有个陷阱输入token虽然单价低但如果缓存命中率上不去累积起来的费用同样惊人。我算过一笔账如果1.21亿输入token全部按标准价格计费即使单价只有旗舰模型的四分之一总费用也相当可观。而如果能把缓存命中率做到70%以上这部分成本可以直接砍掉一大半。3.3 模型调用分布的实际情况九月份我在WorkBuddy里配置了多个模型实际调用分布大概是这样的旗舰模型处理了约20%的请求但消耗了约50%的token预算标准模型处理了50%的请求消耗了35%的预算轻量模型处理了30%的请求只消耗了15%的预算。这个分布揭示了一个关键问题旗舰模型的token消耗占比远高于它的请求占比。原因很简单我把最复杂的任务交给了旗舰模型而这些任务往往涉及长上下文和长输出。这个策略本身没错但需要配合精细的用量监控否则很容易在某个复杂任务上失控。3.4 按官方价估算总费用现在来算总账。假设1.73亿token的构成如下输入1.21亿输出0.52亿。再假设这些token全部按标准档模型的价格计费输入每百万token 2元输出每百万token 8元。输入费用121 × 2 242元 输出费用52 × 8 416元 合计658元如果全部按旗舰档计费输入每百万token 4元输出每百万token 16元 输入费用121 × 4 484元 输出费用52 × 16 832元 合计1316元如果全部按轻量档计费输入每百万token 0.5元输出每百万token 2元 输入费用121 × 0.5 60.5元 输出费用52 × 2 104元 合计164.5元这三个数字放在一起看差距非常直观。同样的token用量因为模型选择不同费用可以从一百多块到一千多块。而我的实际账单落在中间偏上的位置因为我的调用分布是混合的而且缓存命中率在九月份前期并不理想。注意以上计算是基于公开定价的估算实际费用还会受到缓存折扣、批量优惠、阶梯定价等因素的影响。不同厂商的定价策略差异很大建议以官方账单为准。4. 把成本降下来的实操策略我实测有效的几个方法4.1 缓存命中率从30%提到65%的具体做法缓存命中率的提升是我九月份做的最有价值的一件事。具体来说我做了三个调整。第一个调整是统一上下文前缀。很多API的缓存机制是基于前缀匹配的如果你的每次请求开头都在变缓存就很难命中。我把工作流中固定不变的指令部分比如系统提示词、格式要求、角色设定统一放在请求的最前面确保每次调用的前缀一致。这个改动看起来很小但效果立竿见影缓存命中率直接从30%出头跳到了50%左右。第二个调整是复用对话历史。在多轮对话场景中我之前的做法是每轮都重新构造完整的上下文导致大量重复内容被反复计费。后来我改用WorkBuddy的会话保持功能让模型自动复用之前的上下文只在必要时追加新内容。这个改动把对话类任务的缓存命中率提升到了70%以上。第三个调整是拆分长文档处理流程。对于超长文档我不再一次性全部塞进去而是先做分段处理把每段的摘要缓存起来后续需要引用时直接调用缓存结果。这样虽然增加了一些预处理步骤但整体token消耗下降了很多。4.2 模型路由策略什么任务用什么模型模型路由是另一个降本利器。我的策略是建立一个简单的决策规则需要复杂推理、多步规划、代码架构设计的任务走旗舰模型日常文档处理、信息抽取、格式转换走标准模型分类、打标、简单改写、意图识别走轻量模型这个规则听起来简单但执行起来需要一些纪律。我的做法是在WorkBuddy里为每类任务预设好模型配置而不是每次手动选择。这样可以避免“顺手就用最贵的”这种惯性操作。我还做了一个实验把同一个文档摘要任务分别用旗舰模型和标准模型跑了一遍对比输出质量。结果发现对于结构清晰的技术文档标准模型的摘要质量已经足够好和旗舰模型的差距在可接受范围内。这个实验让我更放心地把大量文档处理任务交给标准模型。4.3 输出长度控制少写废话就是省钱输出token是成本大头控制输出长度是最直接的省钱方式。我在prompt里加了一些约束条件比如“用不超过200字总结”“只输出JSON格式不要额外解释”“列出要点即可不需要展开论述”。这些约束看起来简单但实际效果很好输出token平均下降了30%左右。还有一个技巧是使用结构化输出。让模型直接输出JSON、YAML或者表格格式而不是自然语言段落。结构化输出通常比自然语言更紧凑而且更容易被后续程序处理减少了来回确认的次数。4.4 监控与告警别等账单出来才知道超支WorkBuddy后台提供了用量监控功能可以设置每日或每月的token消耗阈值超过阈值时触发告警。我九月份前期没有配置这个功能导致有一周因为一个失控的工作流多烧了不少token。后来我设置了每日告警阈值一旦某天的消耗超过预期当天就能发现并排查原因。除了总量监控我还建议按工作流维度分别设置监控。WorkBuddy支持查看每个工作流的token消耗情况这样可以快速定位到是哪个环节在烧钱。我的经验是往往有那么一两个工作流贡献了大部分消耗找到它们并优化效果最明显。5. 常见问题与排查技巧实录5.1 token用量突然暴涨怎么排查九月份我遇到过一次token用量异常的情况某天的消耗突然比平时高了3倍。排查思路是这样的第一步看时间分布。WorkBuddy的日志可以按小时查看用量我先定位到消耗集中的时间段。发现异常集中在下午两个小时其他时间段正常。第二步看工作流分布。定位到时间段后我查看了该时间段内各工作流的调用情况。发现是一个文档处理工作流被触发了很多次远超正常频率。第三步看触发原因。进一步排查发现这个工作流被配置了一个定时触发条件但条件设置有问题导致在特定情况下会重复触发。修复触发条件后用量恢复正常。这个排查过程的关键是WorkBuddy的日志要开而且要保留足够长的时间。如果日志只保留一天事后就很难追溯了。5.2 缓存命中率上不去的原因分析缓存命中率低通常有几个原因一是请求前缀不固定每次都在变二是上下文没有复用每次都重新构造三是缓存过期时间设置太短还没来得及命中就失效了。排查方法很简单在WorkBuddy的日志里查看每次请求的缓存命中情况找出没有命中的请求对比它们的请求内容看看差异在哪里。大多数情况下问题出在前缀不一致或者上下文重复构造上。5.3 模型调用失败与重试的成本影响API调用失败是难免的但失败后的重试策略会直接影响成本。如果重试时没有做好幂等控制可能会导致重复计费。我的做法是在WorkBuddy里配置重试策略时确保重试请求携带相同的请求ID这样即使重试也不会产生额外的费用。另外对于超时导致的失败不要盲目重试。先检查是不是输入太长导致的超时如果是应该先精简输入再重试而不是原样重发。5.4 常见问题速查表问题现象可能原因排查方法解决思路token用量突然暴涨工作流异常触发、死循环、重复调用按时间、工作流维度查看日志修复触发条件增加调用频率限制缓存命中率低前缀不固定、上下文未复用、缓存过期短对比未命中请求的内容差异统一前缀启用会话保持调整缓存时长输出token占比过高prompt约束不足、模型选择不当统计输入输出比例增加输出长度约束改用轻量模型API调用频繁失败输入超长、网络波动、配额不足查看错误码和失败原因精简输入配置重试策略检查配额账单超出预期模型路由不当、缺少监控按模型维度分析用量优化路由规则设置告警阈值5.5 几个容易踩的坑第一个坑是“默认配置直接用”。WorkBuddy的默认配置为了兼容性和稳定性往往不是最省钱的。比如默认可能不会开启缓存优化默认的模型选择可能是标准档而不是根据任务动态调整。花点时间把配置调优长期来看省下的钱很可观。第二个坑是“所有任务都用同一个模型”。这是最常见的浪费来源。不同任务对模型能力的要求差异很大一刀切地用旗舰模型成本会高出好几倍。第三个坑是“不关注输出长度”。很多人只盯着输入token觉得输出没多少。实际上输出单价高而且模型很容易“话多”不加约束的话输出token会迅速累积。第四个坑是“不做用量监控”。等到月底账单出来才发现超支已经来不及了。日常监控和告警是必须的尤其是对于用量波动较大的场景。6. 关于WorkBuddy成本控制的一些个人体会用了几个月WorkBuddy我最大的体会是token成本控制不是一个技术问题而是一个习惯问题。技术手段都有缓存、路由、监控、约束这些功能WorkBuddy都提供了但能不能用好取决于你愿不愿意花时间去配置和调整。我九月份前半个月基本是“放养”状态用量和费用都偏高。后半个月开始认真做优化同样的任务量token消耗下降了将近40%。这个下降不是靠某个神奇的功能实现的而是靠一系列小调整的累积前缀统一了、缓存命中率上去了、模型路由更精细了、输出约束更严格了、监控告警配上了。另外一点体会是不要为了省钱牺牲效果。有些任务确实需要旗舰模型硬要用轻量模型去做结果反复调优、反复重试最后消耗的token可能比直接用旗舰模型还多。关键是找到效果和成本之间的平衡点而这个平衡点需要通过实际测试来确定不能拍脑袋决定。最后分享一个我最近在用的技巧定期做“成本审计”。每个月花半个小时把WorkBuddy的用量日志导出来按工作流、按模型、按任务类型分别统计看看哪些地方的消耗不合理哪些地方还有优化空间。这个习惯坚持下来成本控制会越来越得心应手。