Token Budget 把 AI 功能变成可管理的预算
AI token budget 是一份产品功能预算文档，用来说明某个功能能承受多少上下文、输出、请求量和重试行为。没有它，团队很容易批准一个 demo 中可用、上线后成本不可控的 AI 功能。
预算不需要一开始就完美，但必须足够明确，让产品、工程和财务讨论同一组假设。你可以用 AI 文本成本计算器 测试这些假设，再用 价格表 确认当前模型单价。
一个 AI Token Budget 包含什么？
一份有用的 token 预算至少包含六部分：
| 预算项 | 需要定义什么 |
|---|---|
| 输入上下文 | 系统 prompt、用户输入、历史对话、检索文档和工具 schema。 |
| 输出长度 | 正常回答长度和硬上限。 |
| 请求量 | 每个用户、团队或工作流的日/月调用量。 |
| 重试策略 | 多久重试一次，是否重新生成完整回答。 |
| 模型路由 | 哪些任务用小模型、大模型或推理模型。 |
| 安全边际 | 为上线流量、缓存未命中和意外使用预留空间。 |
这些假设应该在上线前写出来。如果团队还无法估计，就先收集少量真实请求样本，建立低、预期、高三个区间。
把输入预算和输出预算分开
输入 token 和输出 token 的行为不同。输入通常受产品设计控制：prompt 模板、对话历史、检索上下文、文件大小和隐藏指令。输出则更多受用户意图、模型风格、回答格式和 max token 设置影响。
RAG、摘要和文档分析通常输入成本更明显；聊天、内容生成、客服回复和报告类功能常常被输出 token 反超。如果涉及推理模型，应该用 推理成本计算器 单独估算，不要套用普通文本生成的模式。
按功能建预算，而不是按模型建预算
产品团队不应给所有 AI 使用做一个统一平均预算。每个功能都需要自己的预算，因为用户动作、上下文大小和业务价值不同。
例如：
- 标题生成器可以短输入、短输出。
- 合同审查可能需要长输入、结构化输出和更强模型。
- 客服助手可能需要历史对话和检索上下文。
- Agent 可能一次用户请求触发多次模型调用。
逐个功能估算，再加总成本。这样不会让一个昂贵工作流被平均数掩盖。
上线前加保护机制
Token budget 最终应该落到产品保护机制上。常见保护包括：
- 上传文档最大长度
- 每次请求带入的历史对话上限
- 不同功能的输出长度上限
- 重试次数限制和重试原因日志
- 简单任务与复杂任务的模型路由规则
- 按 workspace 或客户设置月度用量提醒
如果一个异常输入就能让功能超预算，产品需要限制。把限制解释在 UI 里，通常比让单个工作流产生意外账单更好。
用真实日志复盘预算
上线后要把原预算和真实使用对照。重点看 token 漂移：prompt 变长、检索上下文变多、Agent 步骤增加、用户触发了原型阶段没覆盖的边界场景。
当账单和估算不一致时，可以用 账单核对清单 找原因。然后更新 token budget，不要把它当成一次性上线文档。
FAQ
什么是 AI token budget？
它是功能级别的预算估算，用来说明一段时间内可承受多少输入 token、输出 token、请求、重试和模型调用。
Token 预算应该由产品经理负责吗？
产品和工程应共同负责。产品定义用户价值和限制；工程负责测量 token、重试、缓存行为和模型路由。
应该预留多少安全边际？
取决于不确定性。新功能通常应建立高使用场景，把长输出、重试和缓存未命中都纳入，而不是只依赖一个平均请求。
总结
AI token budget 能在用户到来前暴露成本假设。按功能定义输入上下文、输出上限、请求量、重试行为、模型路由和保护机制，再用计算器验证数字，上线后用真实日志复盘。