上线 AI 功能前，最容易被忽略的是 Token 预算。一个简单模板可以帮助团队把产品假设、流量预期和模型单价放到同一张表里，避免只凭感觉估算成本。
模板字段
建议至少记录这些字段：场景名称、日请求量、平均输入 token、平均输出 token、缓存命中比例、模型名称和安全余量。
场景名称用于区分客服问答、摘要、代码生成等不同功能；日请求量来自产品预估；平均输入 token 应包含系统提示词、上下文和用户输入；平均输出 token 则来自真实样本测试。
示例计算
假设一个摘要功能：日请求量 2,000，平均输入 4,000 token，平均输出 600 token，缓存命中 20%，安全余量 30%。
先估算单次请求成本，再乘以 30 天，最后乘以安全余量。
预算 = 单次成本 × 2,000 × 30 × 1.3把这些数值放入 文本模型计算器，可以快速比较不同模型的月度差异；如果需要更完整的预算思路，可以继续阅读 如何规划每月 AI API 预算。
为什么要加安全余量
真实上线后，用户行为通常比测试更分散：问题更长、输出更长、失败会重试、高峰期请求集中，产品团队也可能增加新场景。
安全余量不是浪费，而是避免账单超出预期。
每周更新一次模板
上线初期建议每周更新一次模板。把真实平均 token、真实请求量和账单金额填回表里，逐步替换上线前假设。
如果实际账单偏离超过 20%，就需要重新检查 prompt、模型、缓存和请求限流，并用 账单核对模型价格的方法 判断差异来自用量变化还是价格理解错误。
模板使用建议
每个功能单独建一行，免费用户和付费用户分开估算，测试环境和生产环境分开记录，高成本场景单独设置告警。
Token 预算模板的价值不在精确到每一分钱，而是让团队提前看到成本结构。