费用计算器

一个任务是什么：用户感知的一件事做完，比如「修一个报错」「翻译一份报告」。 它由若干次模型调用组成。多轮场景里每次调用都要把之前的上下文再发一遍，所以输入随次数累积， 直到工具的上下文上限（之后按自动压缩计）。翻译、批量处理这类场景每次调用互相独立。
钱怎么算：重复发送的上下文里能命中缓存的部分按缓存价计，其余按输入价计 （Anthropic 等需要显式写缓存的厂商，未命中部分再乘缓存写入价 1.25 倍）；输出按输出价计， 推理模型在聊天、写作等场景另加思考 token。展开结果里的「计算过程」可以逐行验算。
参数出处：「编程智能体」、「通用智能体 / 自动化」 两个场景按 OpenRouter 公开的真实会话成本数据（Claude Code、Codex、Hermes Agent 三类工具， 近 30 天、按会话长度分档的中位成本）拟合，拟合后实测与估算之比的中位约 1.0， 一半的会话落在页面给出的「实测常见」区间内。 同一套参数下 Anthropic 模型的实测成本系统性偏高约 1.3 倍（可能是分词器计数更多、输出更长）， 所以对它们的 token 量乘 1.3。 其余场景没有可用的实测会话数据，参数为经验估算，页面给出的区间更宽。
缓存价：本站没有缓存价数据的模型，按输入价的 10% 估算（有缓存价的模型里这是最常见的比例）。 按全价算会把这类模型高估约 2.5 倍，这是实测对出来的。
偏差方向：本页用各模型的挂牌价。通过 OpenRouter 等平台走不同上游时，有效价与命中率都可能不同； 长提示阶梯价、Batch 折扣、限时促销与平台服务费都不计入（触发长提示加价时结果里会提示）。 固定汇率 1 美元 ≈ 7.2 元（与全站一致）。实际支出请以自己的账单为准。