Token 成本计算器
免费、即时、无需注册。设置每次请求的输入/输出/缓存 token 与每月请求量，即可算出 21 个 Claude、GPT、Gemini 模型的单次与每月 API 成本，并与各家官方价并排对比。价格实时取自目录。
你的用量
Claude Sonnet 5 为估算值：Anthropic 没有公开 Claude 的分词器，这里是 OpenAI o200k_base 的计数。Anthropic 免费的 count_tokens 接口能给出 Claude 自己的数字。在你的浏览器里计数——粘贴的内容不会离开这个页面。
费率：输入 $1.40 / 输出 $7.00 · 缓存命中 $0.1400 · 缓存写入 $1.75，均为每百万 token，实时读取 Kunavo 目录。
估算成本
比 Anthropic 官方标价省
$150/ 月 · ~30%
按量付费，$10 起，失败的调用不计费。控制台会用这个模型给你一条可以直接运行的请求。
仅为估算。推理模型的隐藏推理 token 按输出价计费，所以推理类任务会比输出框显示的贵。缓存写入另按每百万 $1.75 计费，不在这个数字里——它是每个缓存条目一次，不是每次请求。失败的请求不计费。
实测：一个编码任务从头到尾花多少
这是我们 2026年10月10日 的自测，不是客户案例：同一个小项目任务（让一组 6 个单元测试全部通过，开始时有 5 个失败），在两个编码 Agent 里无界面运行，接入 Kunavo。“费用”按 Kunavo 单价计算，取自我们的用量日志；OpenCode 有一次调用没有写进日志、也没有收费，这里按同样单价计入。
| 客户端 | 模型 | 模型调用 | 用时 | 输入（缓存读 / 写） | 输出 | 费用 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| OpenCode 1.18.35 | Claude Sonnet 5 | 5 | 3:03 | 53,077 (26,999 / 24,212) | 3,976 | $0.0766 |
| Cline CLI 3.0.70 | Claude Sonnet 5 | 4 | 1:58 | 45,171 (30,855 / 14,181) | 5,301 | $0.0664 |
| Cline CLI 3.0.70 | GPT-5.6 Terra | 6 | 1:01 | 49,835 (35,328 / 0) | 2,298 | $0.0223 |
按这样的规模，$10 大约够跑 130–448 次这个任务。
将此计算器嵌入你的网站
可免费嵌入博客文章或文档中。价格实时同步 Kunavo 目录，链接会在新标签页中打开 kunavo.com。
<iframe src="https://kunavo.com/zh/embed/llm-cost-calculator" title="Token 成本计算器" width="100%" height="760" style="border:0;border-radius:16px;max-width:720px" loading="lazy"></iframe>每个模型家族的定价指南
先数提示词的 token，再按模型计价
缓存命中按输入价的十分之一计
缓存输入与推理 token
Haiku / Sonnet / Opus 单价
Flash / Pro 单价与免费额度
GPT 各模型单价
一个 API 调用所有模型
按张计价
全部模型，对比官方价
LLM token 成本怎么算？
LLM API 按每百万 token 计价，输入与输出分别定价，所以单次请求成本 =（输入 token ÷ 1,000,000 × 输入单价）+（输出 token ÷ 1,000,000 × 输出单价）。输出单价通常是输入的数倍，因此「短提示 + 长回答」可能比「长提示 + 短回答」更贵。每月成本是单次成本乘以请求量，缓存命中的那部分输入还要按更低的缓存单价单独计算。
这个计算器会帮我数 token 吗？
会。把提示词或文档粘贴到输入栏上方的框里，就会在你的浏览器里用 o200k_base（OpenAI GPT-4o 与 GPT-5 系列使用的分词器）计数，点一下就能填入输入或输出 token。对已确认使用这个分词器的 GPT 模型是精确值，对 Claude 和 Gemini 是估算值，框下方的说明会写明你所选的模型属于哪一种。已经在跑的流量，计费仍以 API 响应里的 usage 字段为准。
这个 token 成本计算器免费吗？
免费。计算器完全在浏览器里运行，不需要注册，也不需要 API key。价格实时读取自 Kunavo 的模型目录，并且每个模型都并排显示各自厂商的官方牌价，因此对比结果可以到厂商定价页去核对。
哪个模型对我的场景最便宜？
取决于输入与输出的比例，这也正是要实际对比而不是凭印象的原因。长上下文、短回答的场景由输入单价主导；长文本生成的场景由输出单价主导，而各档之间输出价的差距最大。把你自己的 token 数填进去看每月那一列——摘要任务里最便宜的模型，往往不是对话任务里最便宜的那个。
为什么实际账单比计算器算的高？
单次估算漏掉三件事。推理型模型的思考 token 按输出价计费，但不会出现在返回内容里；缓存写入按每个缓存条目单独计费，不在单次请求的数字里；失败重试也计费——消耗了 token 的请求即使最终失败也照算。Agent 类工具的差距最大，因为用户看到的一个任务背后是多轮计费请求。