LLM API 费用计算器

选择预设并调整流量，所有模型的月度费用会按各自真实的缓存、Batch 和长上下文费率即时更新。勾选模型即可对比，分享链接可复现相同结果。

对比模型 每月费用节省每 1K 次请求 输入 /1M输出 /1M缓存输入 /1M 提供商备注

基于公开的 Token 单价估算；做预算前请核对官方价格。 数据于 2026-10-07 从 LiteLLM 价格表同步.

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估算方法

每次请求 = 未缓存输入 × 输入价 + 缓存读取 × 缓存读取价 + 缓存写入 × 缓存写入价（自动缓存的提供商按常规输入价）+ 输出 × 输出价。提示超过模型的长上下文阈值时，整个请求按长上下文费率计费。Batch 请求使用公布的 Batch 费率。结果为估算：缓存时长（TTL）、推理 Token 和工具调用都会影响实际账单。

常见问题

缓存输入更便宜吗？

是的。从提示缓存读取的输入 Token 只按常规输入价格的一小部分计费，通常为 10%。Anthropic 等部分提供商还会对写入缓存单独收费；若模型公布了 cache-write 价格，本计算器会将其计入估算。

Batch 开关有什么作用？

Batch 比例是通过 Batch API（异步，通常 24 小时内）发送的请求占比。这些请求使用各模型公布的 Batch 输入、输出和缓存费率。没有 Batch 价格的模型按常规价格计算，并标注“无 Batch”。

为什么实际账单不同？

推理模型会把隐藏的思考 Token 按输出计费，长提示可能触发更高的长上下文价格，工具调用也会增加 Token。请将结果视为估算。