100 元究竟是只够试几次，还是能支撑一个月？答案主要由四个量决定：Input Tokens、Cached Input Tokens、Output Tokens 和调用次数。下面所有模型单价均在构建页面时从 src/data/models.ts 读取，不在文章中另存一份价格。
100 元怎么算？
集中数据的单位是 USD / 1M tokens。计算时先将非缓存输入、缓存命中输入和输出分别乘以对应单价，再用集中参考汇率转为人民币。若某模型没有 Cached Input 价，计算会把该部分按普通 Input 处理，不假设一个不存在的折扣。
本文用的 100 元等于约 $13.89，只比较 Standard 文本 API 的 Token 费用。表中的“可调用”向下取整；“可用时长”则是在调价、汇率与流量完全不变时的数学折算，不是有效期承诺。
四个场景的 Token 假设
| 场景 | 每次 Input | 其中 Cached Input | 每次 Output | 计划调用量 |
|---|---|---|---|---|
| 日常聊天 | 2,000 Tokens | 0 Tokens | 600 Tokens | 600 次 / 30 天 |
| 编程辅助 | 12,000 Tokens | 4,000 Tokens | 3,000 Tokens | 300 次 / 30 天 |
| 长文分析 | 80,000 Tokens | 0 Tokens | 5,000 Tokens | 12 次 / 30 天 |
| 高频 API 自动化 | 800 Tokens | 400 Tokens | 120 Tokens | 30,000 次 / 30 天 |
这些是用于跨模型比较的固定负载，不代表“一次聊天必然有多少 Token”。中英文、代码、表格和不同 tokenizer 的切分都会不同，最可靠的方法是导出自己的实际 usage 日志，分别取 Input 和 Output 的月平均。
场景一：日常聊天
这里把一轮对话定义为 2,000 Input Tokens + 600 Output Tokens，每天 20 轮、30 天共 600 轮。输入中已包含系统指令和被重发的短对话历史，但本场景不假设缓存命中。
| 模型 | Input / Cached / Output | 单次成本 | 30 天成本 | 100 元可调用 | 按本场景频率 |
|---|---|---|---|---|---|
| DeepSeek V4 Flash DeepSeek · Standard 文本 官方价格来源 ↗ | $0.14 / $0.0028 / $0.28 USD / 1M Tokens | ¥0.003226 | ¥1.94 | 31,001 次 | 约 4.3 年 |
| GPT-5.6 Luna OpenAI · Standard 文本，输入 ≤272K 官方价格来源 ↗ | $0.2 / $0.02 / $1.2 USD / 1M Tokens | ¥0.008064 | ¥4.84 | 12,400 次 | 约 20.7 个月 |
| Claude Haiku 4.5 Anthropic · Standard 文本 官方价格来源 ↗ | $1 / $0.1 / $5 USD / 1M Tokens | ¥0.0360 | ¥21.60 | 2,777 次 | 约 4.6 个月 |
如果客户端每轮都重发全部历史，Input Tokens 会随对话变长；因此“每轮 2,000”是需要用账单校准的月平均，不是固定上限。
场景二：编程辅助
编程请求通常会携带代码、错误日志和项目规则。本场景按每次 12,000 Input Tokens（其中 4,000 可缓存）+ 3,000 Output Tokens，每天 10 次、每月 300 次测算。
| 模型 | Input / Cached / Output | 单次成本 | 30 天成本 | 100 元可调用 | 按本场景频率 |
|---|---|---|---|---|---|
| Codestral Mistral · Standard 文本 官方价格来源 ↗ | $0.3 / $0.03 / $0.9 USD / 1M Tokens | ¥0.0376 | ¥11.28 | 2,660 次 | 约 8.9 个月 |
| DeepSeek V4 Pro DeepSeek · Standard 文本 官方价格来源 ↗ | $0.435 / $0.0036 / $0.87 USD / 1M Tokens | ¥0.0440 | ¥13.19 | 2,275 次 | 约 7.6 个月 |
| GPT-5.6 Terra OpenAI · Standard 文本，输入 ≤272K 官方价格来源 ↗ | $2 / $0.2 / $12 USD / 1M Tokens | ¥0.3802 | ¥114.05 | 263 次 | 约 0.9 个月 |
只有服务商真正识别且命中缓存的 Input Tokens 才会按 Cached Input 计费。如果 Prompt 顺序频繁变化、缓存未命中或模型不提供该价格，这部分会按普通 Input 估算。
场景三：长文分析
本场景模拟每月 12 次资料阅读：每次 80,000 Input Tokens + 5,000 Output Tokens，不计缓存。这更接近“一次读入较大文本并生成结构化分析”，而不是一问一答的短聊天。
| 模型 | Input / Cached / Output | 单次成本 | 30 天成本 | 100 元可调用 | 按本场景频率 |
|---|---|---|---|---|---|
| Gemini 3.5 Flash-Lite Google · Paid Standard 文本 官方价格来源 ↗ | $0.3 / $0.03 / $2.5 USD / 1M Tokens | ¥0.2628 | ¥3.15 | 380 次 | 约 2.6 年 |
| Mistral Large 3 Mistral · Standard 文本 官方价格来源 ↗ | $0.5 / $0.05 / $1.5 USD / 1M Tokens | ¥0.3420 | ¥4.10 | 292 次 | 约 2 年 |
| Claude Sonnet 5 Anthropic · Standard 文本 官方价格来源 ↗ | $2 / $0.2 / $10 USD / 1M Tokens | ¥1.51 | ¥18.14 | 66 次 | 约 5.5 个月 |
这个测算只计标准文本 Token。PDF 解析、OCR、图片输入、文件存储和超长 Prompt 的分档价可能另计；文档字数也不等于 Token 数。
场景四：高频 API 自动化
本场景用于分类、提取、路由等短任务：每次 800 Input Tokens（其中 400 缓存命中）+ 120 Output Tokens，每天 1,000 次、30 天共 30,000 次。
| 模型 | Input / Cached / Output | 单次成本 | 30 天成本 | 100 元可调用 | 按本场景频率 |
|---|---|---|---|---|---|
| Ministral 3 3B Mistral · Standard 文本 官方价格来源 ↗ | $0.1 / $0.01 / $0.1 USD / 1M Tokens | ¥0.000403 | ¥12.10 | 248,015 次 | 约 8.3 个月 |
| Mistral Small 4 Mistral · Standard 文本 官方价格来源 ↗ | $0.15 / $0.015 / $0.6 USD / 1M Tokens | ¥0.000994 | ¥29.81 | 100,644 次 | 约 3.4 个月 |
| DeepSeek V4 Flash DeepSeek · Standard 文本 官方价格来源 ↗ | $0.14 / $0.0028 / $0.28 USD / 1M Tokens | ¥0.000653 | ¥19.60 | 153,096 次 | 约 5.1 个月 |
高频系统中，超时重试、失败重放、测试流量和意外的长输出都会放大账单。请同时设置 max output tokens、重试上限、日预算告警和月度硬限。
怎样分配 100 元，比“选最便宜”更重要
上表是成本演算，不是模型能力排名。低单价模型如果需要频繁重试、人工修改或再调一次更强模型，有效任务成本可能不再最低。反过来，简单分类或格式提取若全部使用高价模型，也是不必要的浪费。
先设“任务级”预算，再选模型
- 拆分任务：把分类、提取、问答、代码修改和高难推理分开记录，不用一个均价掩盖差异。
- 设置路由：常规任务先使用成本较低且通过质量验收的模型，只将失败或高风险案例升级。
- 限制输出：用明确格式、停止条件和 max output tokens 避免无用长文。
- 优化重复输入：仅在真正有命中率的场景使用 Prompt Caching，并监控普通 Input 与 Cached Input 的实际占比。
- 用成功任务计价：用“总账单 ÷ 通过验收的任务数”比较方案，而不是只比较每百万 Token 价格。
对学生个人项目，可先用一小部分预算跑一周真实流量，再根据 P50/P90 Token 数和失败率调整月度上限。不必在没有 usage 样本时一次充入大额余额，也不应把平台余额当成必须用完的额度。
测算限制与容易遗漏的成本
- 不是实时报价：页面反映集中数据的当前核验值，并不代替下单时的官方价格页。
- 只算 Standard 文本 Token：Batch、Flex、Priority、超长上下文分档、图像/音频/视频、缓存写入与存储、Web Search 和其他工具费未计。
- 税费与支付成本未计：实际扣款可能包含税费、卡组织汇率、外币手续费、最低充值额或余额有效期。
- API 与聊天订阅不同：本文不测算消费者聊天产品的包月费，也不假设订阅会赠送 API 额度。
- Token 数是随机变量：输出长度、Thinking Tokens、工具回传内容和 tokenizer 版本都可能改变实际账单。
- 质量没有在表格里：价格只是决策维度之一，还应用你自己的样本比较正确率、格式遵循、延迟、限流和可用性。
换成你自己的参数
如果你的每日次数、Input/Output 比例或月预算不同，直接打开 AI 月预算计算器。它与本页共用模型价格数据，可输入月预算、每日调用、平均 Input、Output 和 Cached Input，查看多个模型的理论可调用次数。需要检查单次、每日与 30 天成本时，可使用 AI API 成本计算器。
最后把计算结果与服务商的 usage 和账单对账：如果差异较大，先查输出长度、缓存命中率、重试、超长分档和额外工具费，再更新你的场景假设。预算的意义不是一次猜中，而是让每个偏差都能被定位。