最近在测试 Codex、OpenCode、Cursor 这类 AI 编程工具接 OpenAI 兼容接口时，发现很多人会先问“单价是多少”，但真正影响日常使用成本的，其实是一天里实际跑了多少请求、用了多少 token。

单次模型价格只能做参考，真实消耗还要看：

• 输入上下文长度
• 输出内容长度
• 是否多轮重试
• 是否一次处理多个文件
• 模型分组倍率
• 是否开启长上下文任务

这篇记录一个简单的估算方式。

1. 先看真实使用记录

我今天取了一组后台统计数据：

• 总请求数：758 次
• 总 token：94.70M
• 输入：10.96M
• 输出：311.64K
• 实际消费：$5.7343

也就是说，这一组使用大约跑了 9470 万 token，实际消耗约 5.73 美元。

换算一下：

5.7343 / 94.70M * 100M ≈ 6.05

所以按这组数据估算：

1 亿 token 大约 ≈ $6

这个结果不是固定价格，只是某一次实际使用场景下的估算值。

2. 为什么不能只看“每百万 token 单价”

AI 编程工具和普通聊天不太一样。

普通聊天通常是一问一答，输入短、输出也比较短。

但编程工具经常会把这些内容带进上下文：

• 当前文件内容
• 报错日志
• 依赖配置
• 终端输出
• 多轮修改记录
• 相关代码片段

所以它的 token 消耗会比普通问答更快放大。

同样是一次请求，下面几类任务消耗差异很大：

任务类型	消耗特点
简单代码问答	输入短，消耗低
脚本生成	输出较长
报错分析	日志可能很长
配置修改	中等消耗
多文件重构	上下文大，消耗高
仓库阅读	输入 token 增长明显

所以估算成本时，最好看后台真实扣费，而不是只看理论单价。

3. 建议先用小任务测一轮

接 API 后，不建议一上来就跑大仓库分析。

我一般按这个顺序测试：

1. 只发一句：回复 OK
2. 让模型解释 20 行以内代码
3. 让模型生成一个小脚本
4. 让模型分析一段报错日志
5. 最后再处理多文件任务

这样可以先确认：

• API Key 是否有效
• Base URL 是否正确
• 模型名是否匹配
• 响应速度是否正常
• 真实扣费是否符合预期

如果第一步都失败，通常是配置问题。

如果前几步正常，长任务失败，才需要考虑上下文长度、超时、限速或模型能力。

4. 计算方式可以这样看

如果后台能看到总 token 和实际消费，可以直接按下面方式估算：

每 1 亿 token 成本 = 实际消费 / 已用 token 数 * 100,000,000

例如这次：

实际消费：$5.7343
已用 token：94.70M

折算 1 亿 token：
$5.7343 / 94.70M * 100M ≈ $6.05

这种算法适合用来判断日常使用成本是否可接受。

5. 注意事项

这个估算只适合参考，不适合作为固定承诺。

实际消耗会受这些因素影响：

• 选择的模型不同
• 输入输出比例不同
• 分组倍率不同
• 是否频繁重试
• 是否处理长上下文
• 是否做多文件分析

所以更稳的做法是先小额测试，跑一组自己的真实任务，再看后台记录。

6. 测试入口

我这次测试用的是：

wangwang888.top

它支持 OpenAI 兼容接口，可以接 Codex、OpenCode、Cursor 等客户端。

近期线路做过优化，稳定性和响应速度都有提升。

新用户注册登录后有 5 元活动额度，活动到 2026 年 6 月 10 日 23:59。按上面这组实测数据估算，5 元额度大致够做一轮小额接入测试。

具体可用量会根据模型、分组倍率、输入输出比例和调用类型不同有浮动，最终以系统实际扣费为准。

目前邀请返利是 10%。

总结

AI 编程工具接 API 后，成本不要只看理论单价。

更实用的方式是：

1. 先用小任务跑通配置
2. 看后台真实 token 和扣费
3. 用实际消费反推 1 亿 token 成本
4. 再决定是否长期使用

按这次实测数据看，9470 万 token 实际消费约 $5.73，折算下来 1 亿 token 约 $6 左右。