很多AI项目上线前只估算“每次调用多少钱”，上线后却发现月度成本很难控制。原因在于真实费用不仅由模型单价决定，还受到上下文长度、输出长度、调用次数、缓存命中率和失败重试影响。
先把一次请求拆成四部分
预算估算可以先拆分为固定系统提示词、用户输入、历史上下文和模型输出。固定提示词适合优化和缓存，用户输入与业务量相关，历史上下文容易随着对话增长，输出则需要设置长度上限。
- 固定输入：角色、规则和格式约束；
- 动态输入：用户问题和当前业务数据；
- 历史上下文：之前的对话或检索片段；
- 输出内容：答案、结构化数据或工具参数。
月度预算的基础公式
可以使用一个简单模型估算月度成本：总成本约等于调用次数乘以单次输入成本与单次输出成本之和，再加上失败重试、Embedding和其他配套服务费用。
monthlyCost = requests * (inputTokens * inputPrice + outputTokens * outputPrice)这个公式不是最终账单，但足以帮助团队比较不同模型、不同上下文策略和不同调用频率。
不要把平均值当成所有请求
客服问答、长文总结和代码分析的Token分布不同。预算表最好按场景拆分，分别记录请求量、输入Token、输出Token、失败率和最大长度。平均值只能用于趋势判断，不能替代峰值保护。
缓存适合解决哪些成本
重复的系统提示词、固定知识片段和相同的工具说明，适合通过缓存减少重复计算。缓存命中不是越高越好，关键是缓存内容是否稳定，失效后是否会导致答案使用旧信息。
长上下文要主动拆分
把整份文档每次都塞进上下文，看似省事，实际会增加输入成本，也会降低模型聚焦能力。更合适的做法是先检索相关片段，保留必要的标题、结论、来源和更新时间。
为失败重试单独留预算
接口超时、限流和格式解析失败都会产生额外调用。预算模型中应该单独设置重试比例，并对每个任务设置最大重试次数。超过上限后进入队列或人工处理，不要无限消耗。
建立月度成本表
- 按模型统计调用次数和Token；
- 按业务场景统计单次平均成本；
- 记录缓存命中率和重试率；
- 标记预算异常的账号、接口和时间段；
- 保留上月数据用于比较趋势。
成本下降不能只靠换便宜模型
如果提示词重复、上下文过长或调用链设计不合理，换模型只能暂时降低单价。真正有效的优化通常包括缩短无效输入、限制输出长度、合并重复请求、缓存稳定内容和减少不必要的多轮调用。
总结
Token预算的核心是把一次请求拆清楚，再结合业务场景、峰值、缓存和重试建立月度成本表。只有知道钱花在了哪里，团队才能决定是优化提示词、调整上下文，还是更换模型。
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