为开发者打造的透明 AI 成本优化
TokenCostAI 致力于让 AI 支出清晰可见、可付诸行动。我们提供免费、私密的工具与教育内容，帮助团队理解并优化 LLM API 开支。
我们的使命
TokenCostAI 帮助开发者、初创公司与 AI 团队理解并优化其 LLM API 开支。我们相信，透明、准确的成本估算应当免费且人人可用——无论公司规模或技术背景如何。
我们的使命是通过在团队投入生产系统之前，提供对 Token 消耗与成本的清晰可见性，帮助他们做出明智的架构决策。
我们为何打造这款工具
问题所在
现代 AI 应用高度依赖 LLM API。Token 消耗直接影响运营成本，然而大多数开发者缺乏一种简单、可信、在确定架构之前就能估算开支的方法。
- •价格在输入、输出与缓存 Token 之间被割裂，各厂商费率各不相同。
- •费率经常变动，使得历史估算不再可靠。
- •团队往往在部署到生产环境后才发现成本超支。
- •现有工具要么过于简陋，要么被付费墙和注册流程所限制。
我们的解决方案
TokenCostAI 将浏览器内计算器、透明的价格参考和不断增长的指南与文章库结合起来，帮助读者理解数字以及这些数字可以支持的实际决策。
我们的研究重点
TokenCostAI 的研究与编辑工作主要关注以下领域：
大语言模型
研究 LLM 架构、Token 经济学，以及不同模型如何计费输入、输出与缓存 Token。
检索增强生成（RAG）
分析 RAG 流水线成本、向量数据库开支，以及文档检索工作流的优化策略。
AI Agent
介绍多步 Agent 架构、工具调用成本，以及影响 Token 消耗的编排模式。
AI 应用架构
介绍如何在 AI 系统设计中平衡能力、可靠性与成本效率。
云成本优化
介绍衡量并降低运营开支，同时持续监控性能与质量的方法。
TokenCostAI 的运作方式
我们的平台将 AI 成本估算简化为五个清晰的步骤：
输入您的内容
直接粘贴文本或上传 .txt 与 .md 文件。TokenCostAI 全部在您的浏览器中本地处理。
选择您的模型
从 OpenAI、Anthropic、Google、DeepSeek 等主流 LLM 厂商中选择，并使用最新价格数据。
估算 Token 用量
我们的算法基于字符分析估算 Token 数，并考虑各语言的分词特点。
计算成本
根据所选模型的输入、输出与缓存 Token 价格，获得精确的成本估算。
规模化规划
推算批量请求（1K、10K、100K+）的成本，以了解生产规模下的开支。
技术细节
成本按（Token 数 ÷ 1,000,000）× 每百万单价计算，并分别应用于输入、输出与缓存 Token，再求和。对于文档，Token 数通过字符分析估算——中文等高密度文字与拉丁文分别计数，因为它们的分词方式不同。批量推算只是将每次请求的成本乘以您选择的请求量。
所有计算都在您的浏览器中本地进行。我们不会将您的内容发送到任何服务器，从而确保完全的隐私与数据安全。
我们的承诺
准确的信息
所有价格数据均来自厂商官方文档，并明确标注为需核实的参考数据。
透明的计算
我们的 Token 估算与成本计算公式完全公开并加以说明，让您清楚数字是如何得出的。
教育性内容
我们发布关于 AI 工程最佳实践、成本优化策略与真实案例研究的深度指南与文章。
保护用户隐私
所有计算都在您的浏览器中进行。我们不会收集、存储或传输您粘贴的任何内容或上传的文件。
数据来源与免责声明
价格汇编自厂商官方文档，并在发布前经过人工审核。由于费率经常变动，请将每个数字视为带日期的参考，并在做出业务决策前，以价格页面所链接的官方来源核实。
TokenCostAI 独立运营，与 OpenAI、Anthropic、Google、DeepSeek、Meta 或任何其他 AI 服务厂商均无隶属关系。我们不因价格数据或建议而从任何厂商获得报酬。
我们的价值观
准确至上
每个价格都链接到其官方来源并显示审核日期，同时明确说明数据并非实时更新。
实用胜于理论
我们的指南说明可衡量的方法及其取舍，便于读者结合自己的工作负载进行验证。
免费且私密
计算器完全在您的浏览器中运行。无需注册、无需上传，也不会追踪您粘贴的内容。
想要取得联系？
我们欢迎更正、问题与选题建议。