第一圈：账单不只计算你发出的文字
第一次调用模型时，你可能会觉得：问题只有两句话，应该花不了多少钱。但模型接着写出长篇解释、完整示例和几段提醒，费用就不再只由那两句话决定。模型生成的内容也要计费，而输出词元往往是账单上最大的一项。
词元是模型处理文字时使用的计量单位，不完全等于汉字、单词或标点。不要把“一千个汉字”直接当成“一千个词元”。不同模型对同一段文字的切分可能不同，实际用量应以调用返回的记录为准。
先分清输入费用和输出费用
输入词元包括你提交的问题、系统要求，以及随请求发送的历史对话和参考资料。输出词元则对应模型生成的内容。最基础的费用算法是：输入词元数量乘以输入单价，再加上输出词元数量乘以输出单价。计算时，要先对齐价格表使用的计量单位。
不少模型的输出单价高于输入单价。因此，即使输出比输入短，也可能花掉更多钱。不过，“输出通常最贵”不是每次都成立：如果你提交整本手册，只让模型回答一句话，输入费用也可能占大头。
一段多余解释，会在每次调用中重复收费
假设你只需要判断一条留言属于哪种问题，却让模型每次都解释判断过程、提供改进建议，再写一段客套话。单次看起来只是多了几段文字，批量处理时，这些段落却会反复生成、反复计费。
代码任务也是一样。你只想改一个函数，模型却重写整个文件；你只想看新增内容，它却重新输出全部清单。真正值得削减的，不是必要信息，而是重复生成和用不上的内容。
发车前，把输出要求写得能直接执行
与其只写“请简洁回答”，不如明确告诉模型什么才算完成。下面这些要求更容易落地：
- 分类任务：只返回类别和一句理由，不添加开场白。
- 资料提取：只输出指定字段，缺失信息标为“未提供”。
- 修改文稿：只返回修改后的段落，不重复原文。
- 生成代码：只提供需要替换的函数，保留必要说明。
- 复杂问题：先给结论和关键依据，补充细节等追问后再展开。
长度要求应服务于任务。把所有回答都压成一句话，可能遗漏条件，导致你重新提问。少花一次生成的钱，却多出几轮返工，未必更省。
设置输出上限，但别把它当成目标长度
请求通常可以设置生成长度上限。它更像一道护栏，用来避免回答无限展开，并不表示模型一定会生成到上限，也不表示账单会按上限收费。具体参数名称、限制范围和支持情况，需要查看所用接口的说明。
上限太低，回答可能在关键位置被截断，代码或结构化结果也可能不完整。先用几次真实任务观察输出长度，再留出合理余量，比凭感觉设一个极小值更稳妥。
检查推理用量和多轮调用的隐藏增量
聊天窗口里看得见的文字，不一定覆盖全部计费用量。部分模型还可能产生计费的推理词元，其归类和展示方式要看模型及平台说明。不要只凭回答看起来很短，就判断这次调用一定便宜。
另外，工具调用、自动重试和多轮处理都可能增加请求次数。上一轮生成的内容，如果下一轮被重新发送，还会成为新的输入。排查费用时，要看整个任务调用了多少次，而不只是最后那条回答有多长。
用真实任务跑完第一圈，再决定预算
建议先选一批有代表性的任务，分别记录输入词元、输出词元、总费用，以及结果是否能直接使用。调整输出要求后再跑一遍，比较的是“完成一个任务花多少钱”，而不只是“某次回答省了多少字”。
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起跑前记住一个原则：让模型输出足够完成任务的内容，而不是尽可能多的内容。先减少无用展开，再观察完整任务的费用，通常比一味缩短提问更值得优先做。