只差一个 Token，就让一次 $0.40 的 AI 请求变成了 $0.80

只差一个 Token，就让一次 $0.40 的 AI 请求变成了 $0.80。 而 4 个“便宜的” $20 订阅，悄悄让一年开销到了 $1,080。 所以我写了 98 行 python，审计 AI 实际要花多少钱。用真实公开价格，不凭感觉。 脚本说可以省下 $360。仅缓存这一项，就降低了 88%。 下面这些，几乎没人检查。 ChatGPT Plus $20。Claude Pro $20。SuperGrok $30。Cursor Pro $20。 每月 $90，每年 $1,080，还没算税。 点击订阅时，每一项看起来都合理。只有叠加起来，账单才显形 以下是脚本输出，价格截至八月 28 日，适用于美国网页端： 每月 5M 输入 + 1M 输出 Token：Sonnet 5 为 $20.00，Grok 4.6 为 $16.00，GPT-5.6 Luna 为 $2.20 只用其中的 1/5，Sonnet 就是 $4，而不是 $20 保留 2 个订阅，再加 $20 API 预算：每年 $720，省下 $360 Agent 把同一份 100K 提示词发送 50 次：直接发送 $10.00，使用缓存 $1.23，降低 88% 批处理 API：如果能等，价格减半 Grok 4.6 在 199,999 Token 时花 $0.40；到 200,000 时就要 $0.80。一个 Token 让整次请求翻倍 将 20K 条记录转成 JSON：Sol 花 $160，Luna 花 $8.80（我的假设：每条 1K 输入／200 输出） 结论不是“API 更便宜”。重度用户几天就能花掉 $20 的 API 额度。真正的问题是，多数人从没算过账 列出每个 AI 订阅，以及你实际拿它做什么 把产品本身（IDE、机器人、连接器）与模型使用权分开看 记录 30 天里每个产品的打开频率 偶尔用的改为按 Token 付费 缓存稳定提示词，能等的任务用批处理，留意 200K／272K 的价格门槛 简单工作交给便宜模型，难题保留最强模型 每个订阅都得证明自己值得占用你的信用卡额度。这是我按公开价格算的账，不是理财建议