AI API 成本计算器不是为了替代官方账单，而是为了在 Claude、GPT、Gemini、DeepSeek 等模型真正接入产品之前，把“这个功能大概要花多少钱”提前算清楚。很多 AI 应用在 demo 阶段看起来成本很低，到了真实用户、长上下文、多轮对话和失败重试一起出现时，账单才会突然变得难解释。
我做 AI Cost Calculator 的出发点很简单：把 AI 应用上线前最容易被忽略的成本变量放到同一个计算流程里，让开发者先用假设、样本和安全余量做预算，再去写代码、接模型和开放流量。它更像一个上线前的预算草稿板，而不是一个“哪个模型最便宜”的排行榜。
真实成本从来不只是模型单价
很多人第一次做 AI 成本估算，会从模型官网价格表开始：输入多少钱、输出多少钱、缓存命中多少钱。这个方向没错，但只看单价会漏掉最关键的问题：你的产品到底会怎样使用这些 token？
同样是 Claude API，下面几种场景的成本完全不同：
| 场景 | 成本风险 | 为什么容易误判 |
|---|---|---|
| 简短问答 | 中等 | 单次成本低，但请求频率可能很高 |
| 长文档总结 | 高 | 输入上下文长，输出也容易变长 |
| AI 编程助手 | 高 | 代码上下文、文件片段和解释输出都很吃 token |
| RAG 客服 | 中高 | 检索片段、历史对话和用户输入一起叠加 |
| Agent 工具调用 | 高 | 每一步工具结果都可能进入下一轮上下文 |
| 后台批处理 | 可控但容易放大 | 单次不贵，批量任务会按数量线性增长 |
所以成本计算器首先要回答的不是“哪个模型便宜”，而是“这个功能会以什么方式消耗 token”。单价只是公式的一部分，调用结构才决定账单形状。
为什么 demo 阶段最容易低估预算
AI 项目在 demo 阶段通常有几个共同特征：测试输入短、用户数量少、请求路径简单、失败重试少、没有真实历史上下文。这样测出来的成本很容易偏乐观。
上线之后情况会变得复杂：
- 用户输入比测试样例更长。
- 多轮对话会携带历史消息。
- System Prompt 会不断加规则。<
语法分析器源码包（Code::Blocks工程+文档+测试用例）)
