你有没有过这种经历——接了个AI项目，月底账单比预期多出一大截。
我帮朋友看过一个电商项目的费用情况。他以为每天调用5000次API，月费大概几百块。结果月底一算，快2000块。问题出在哪？他一开始用的模型价格贵，而且每次调用都带了一大段冗长的上下文，token消耗远超预期。
如果你也想知道"我一个月到底要花多少钱"，下面这套流程可以帮你算清楚。
第一步：估算你的Token消耗
做估算前，你得先搞清楚你的应用每次调用大概消耗多少token。
这里的token不是字面意义上的"字数"。中文场景下，1个汉字≈1个token。也就是说一篇500字的文章大约消耗500个token。英文场景下，1个英文单词≈1.3个token，一篇1000个单词的文档大约1300个token。
实操方法：
- 打开navbox的 Token计算器
- 把你的典型输入内容粘贴进去（比如一段产品介绍、一个API请求的prompt）
- 记录token数
- 再估算输出长度，乘上模型的输出token数
举个具体例子：
假设你做了一个电商客服机器人，每次对话的输入是"用户问题 + 历史对话（5轮）"，输出是"客服回答"。
- 用户问题：约50个token
- 历史对话（5轮）：每轮约40个token，共200个token
- 系统prompt：约100个token
- 输出：约80个token
- 单次调用合计：约430个token
第二步：算月度费用
有了单次token数，下一步就是乘以调用量，再乘以单价。
但"单价"这件事比你想的复杂。输入和输出的价格不一样。大多数模型输入便宜、输出贵。比如某个模型输入$0.15/百万token，输出$0.60/百万token，差了4倍。
用navbox的 AI API费用计算器，你可以直接输入：
- 日均调用次数
- 每次输入token数
- 每次输出token数
- 目标模型
它会自动算出月费，并且同时给出多个模型的对比结果。
接着上面的电商客服例子：
- 日均调用：3000次
- 每次输入：350个token（用户问题+历史+系统prompt）
- 每次输出：80个token
假设模型A：输入$0.15/百万，输出$0.60/百万
- 月输入费用：3000×350×30÷1,000,000×0.15 = $4.725
- 月输出费用：3000×80×30÷1,000,000×0.60 = $4.32
- 月费合计：约$9.05
如果换成模型B，价格更贵一倍，月费就变成$18左右。差价一目了然。
第三步：选最合适的模型
算完费用，你可能发现"便宜的那个模型效果不好"。
这时候打开navbox的 AI模型对比，看看各模型的能力差异。不同模型擅长的方向不一样：
| 你的场景 | 推荐方向 | 理由 |
|---|---|---|
| 简单客服问答 | 性价比优先 | 规则相对固定，不需要最强模型 |
| 复杂文案创作 | 质量优先 | 创意型任务，多花点钱值得 |
| 代码生成 | 上下文优先 | 需要长上下文理解项目结构 |
| 多模态分析 | 多模态优先 | 需要看图片、解析文档 |
实操流程：
- 打开模型对比页面
- 按你的场景类型筛选
- 重点看：上下文窗口、输出速度、中文能力、价格
- 如果拿不准，先用便宜模型跑50个真实case，人工评估质量
- 质量达标就保留，不达标再换更强的模型
进阶技巧：把成本再压下去
算出预算之后，还有几个技巧能让月费降下来：
缓存重复请求。 如果你的应用有大量重复的query，加一层缓存，命中率高的话能省一半以上。
裁剪上下文。 历史对话不需要全带。最近3轮够用就不带5轮，token立刻少40%。
分级调用。 简单问题走便宜模型，复杂问题才走贵模型。大多数场景下，80%的查询其实不需要最强模型。
最后说点实际的
AI费用这事，事前花10分钟估算，事后能省不少钱。
你现在就可以试一下：打开navbox的Token计算器，把你每天用AI最多的那个场景的输入内容贴进去，看看实际消耗多少。再对照费用计算器，把你的日均使用量算一遍。
算完之后你会发现一个事实：你之前对"AI有多贵"的判断，可能偏差挺大的。
下次跟老板报预算的时候，心里就有数了。