对比大模型Token消耗时，输入输出长度和计费口径怎么统一
Token消耗对比最容易出现的误区，
是拿两家模型的“每千Token单价”直接比较，
却忽略输入输出长度、
系统提示词和缓存命中率不同。更可比的做法是：
固定同一批文本样本、
同一输出长度上限、
同一调用方式，
分别统计输入Token和输出Token，
再按各自计费口径折算。 本文用具体例子说明怎么算、
怎么比，
不涉及具体厂商价格。
先分清输入Token和输出Token
大模型按Token计费，Token是模型处理文本的最小单位，中文大约1个字对应0.5到2个Token，英文一个单词通常对应1到2个Token，具体取决于分词器。
一次请求的消耗通常拆成两部分：
- 输入Token：你发给模型的内容，包括系统提示词、历史对话、用户问题和附带的文档片段。
- 输出Token：模型生成的回答内容。
多数场景下输出Token单价高于输入Token，因此对比时不能只看总单价。
例如两个模型输入单价相同，但一个输出单价高出一倍，在长回答场景下总成本会明显拉开。
用同一段文本做消耗估算
假设有一段约500字的中文客服问答记录，要比较模型A和模型B的Token消耗。
不要直接相信界面显示的“字数”，先用分词工具或API返回的usage字段统计。
以常见API返回结构为例：
{
"usage": {
"prompt_tokens": 620,
"completion_tokens": 180,
"total_tokens": 800
}
}prompt_tokens是输入，completion_tokens是输出。
同一段文本在不同模型上分词结果可能不同，所以必须用各自模型实际返回的usage字段做对比，不要用字数乘固定系数估算。
对比时建议记录三列：输入Token、输出Token、总Token。
如果两家模型都支持限制输出长度，把max_tokens设为相同值，避免一个模型回答长、一个回答短造成偏差。
系统提示词和上下文会放大差距
很多对比只算用户问题，忽略了系统提示词。
一个带角色设定、格式要求和知识库片段的系统提示词，可能本身就有几百到上千Token，而且每次请求都会重复计入输入。
举例：系统提示词800 Token，用户问题50 Token，输出200 Token。
单次请求总消耗约1050 Token，其中系统提示词占76%。
如果一天调用1万次，系统提示词带来的消耗是800万Token，远超用户问题本身。
因此对比模型时，要问清楚：系统提示词是否每次全量发送？
是否支持上下文缓存？
缓存命中的部分是否单独计费？ 支持缓存的模型在重复系统提示词场景下实际消耗会低很多，但缓存通常有命中条件和存储时长限制，不能默认所有请求都命中。
批量调用时看总量而不是单次单价
选型时更实用的算法是：先估算日均请求量、平均输入长度、平均输出长度，再乘各自单价。
用一个简化公式：
日消耗 = 请求次数 × (平均输入Token × 输入单价 + 平均输出Token × 输出单价)把两个模型的参数分别代入，才能看出在你的业务分布下谁更省。
短问题短回答场景，输入占比高；
长文档总结场景，输入Token可能上万，输出只有几百，此时输入单价权重更大。
没有统一业务分布，单看单价表容易选错。
对比时的常见坑
- 只比单价不比长度：不同模型对同一段文本分词不同，Token数本身就有差异。
- 忽略输出长度上限：不设
max_tokens时，模型可能生成很长的回答，消耗不可控。 - 把缓存价当常规价：缓存命中通常需要相同前缀，首次请求和未命中请求仍按常规输入计费。
- 忽略失败重试：超时或限流后的重试也会产生Token消耗，压测时要按实际请求次数统计。
怎么验证自己的估算
拿真实业务样本跑一轮小流量测试，开启API返回的usage统计，记录每次请求的prompt_tokens和completion_tokens，连续统计至少100次请求后取平均值。
对比两个模型时保持样本、提示词和输出上限一致，再按各自计费规则折算。
这样得到的Token消耗对比才可复现，也能直接用于成本预算。
