AI 模型迁移成本怎么算：Claude → GPT / GPT → Claude 的预算清单
想从 GPT 切到 Claude，或反向？除了 token 单价，prompt 重写、回归测试、灰度切流量、回退机制都是真实成本。本文给一份可直接套用的迁移预算清单，并提供预算拆解、成本驱动因素、核验步骤和上线前检查清单，帮助团队控制 AI API 支出，适合需要规划模型用量、发现账单风险和优化成本结构的产品与工程团队。
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浏览本站整理的 AI API 成本指南，了解模型价格、缓存策略、预算规划、成本优化和上线前费用核对方法。指南页按时间汇总文章，方便读者从最新内容开始阅读，也可以结合标签继续查找相关主题、案例说明和使用建议，适合作为站内内容导航入口使用。定期更新。
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AI 输出 Token 压缩实战：8 种立刻可用的降本方法
AI API 输出 token 占成本主导，但很多团队不知道怎么压。本文给 8 种立刻可用的输出压缩方法，按「格式 / prompt / schema / 后处理」分类，每种附实测效果区间，并提供预算拆解、成本驱动因素、核验步骤和上线前检查清单，帮助团队控制 AI API 支出，适合需要规划模型用量、发现账单风险和优化成本结构的产品与工程团队。
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输出 token 才是大头：AI API 输出成本怎么规划
当输出 token 比输入更贵、更多时，AI API 成本规划的重点就变了。本文解释输出成本占主导的场景、估算方法和控制策略，并提供预算拆解、成本驱动因素、核验步骤和上线前检查清单，帮助团队控制 AI API 支出，适合需要规划模型用量、发现账单风险和优化成本结构的产品与工程团队。
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Prompt Caching ROI：5 分钟与 1 小时缓存的效果差异
比较不同 TTL 窗口下的 prompt caching ROI，计算盈亏平衡命中率，判断缓存什么时候真正省钱、什么时候只是增加复杂度，并提供预算拆解、成本驱动因素、核验步骤和上线前检查清单，帮助团队控制 AI API 支出，适合需要规划模型用量、发现账单风险和优化成本结构的产品与工程团队。
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AI API预算常见误差来源与修正方法
了解AI API预算与实际账单差异的常见原因：token计数误差、缓存命中率误判、批处理折扣遗漏、重试成本累积等，并提供具体修正方法，并提供预算拆解、成本驱动因素、核验步骤和上线前检查清单，帮助团队控制 AI API 支出，适合需要规划模型用量、发现账单风险和优化成本结构的产品与工程团队。
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如何选择合适的 AI 模型：成本与能力平衡框架
用任务复杂度、调用量、错误成本、延迟要求和模型分层策略判断如何选择合适的 AI 模型，避免为简单任务支付过高成本，也避免低价模型带来返工，并提供预算拆解、成本驱动因素、核验步骤和上线前检查清单，帮助团队控制 AI API 支出，适合需要规划模型用量、发现账单风险和优化成本结构的产品与工程团队。
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