定价是怎么算的:倍率如何变成你的账单
你的价格 = 官方每 token 单价 × 该模型的倍率。倍率从 0.1 倍到 0.5 倍都有,所以光看倍率永远判断不出谁更便宜。
一个公式,逐个模型套用
到手价 = 官方每 token 单价 × 该模型的 rateMultiplier。官方价是上游厂商为这个模型公布的价格,倍率是我们在它上面乘的系数。两者都逐个模型记录在目录里,每个模型页上都能看到。
举个算得出来的例子。claude-sonnet-5 的官方价是输入每百万 token 3 美元、输出 15 美元,倍率 0.1。一次读进 50,000 token、写出 8,000 token 的请求,官方口径是 (50,000 ÷ 1,000,000 × 3) + (8,000 ÷ 1,000,000 × 15) = 0.27 美元,乘完倍率是 0.027 美元。
同一个请求换 gpt-5.6-sol(官方 5 和 30 美元,同样 0.1 倍),官方 0.49 美元、到手 0.049 美元;换 gemini-3-flash(官方 0.50 和 3 美元,0.1 倍),官方 0.049 美元、到手 0.0049 美元。同一套算法,三个结果,差别全在底价。
倍率不是排名
这是那个会让人多花钱的误解。因为每个倍率乘的底价不一样,倍率更低完全可能账单更高。gpt-5.6-luna 是 0.5 倍乘官方 0.20 美元的输入价,折成每百万 0.10 美元;gpt-5.6-sol 是 0.1 倍——数字上好看五倍——乘官方 5 美元,折成 0.50 美元。0.5 倍的那个才是便宜的。
反方向也一样。stable-claude-haiku-4-5 是 0.4 倍乘官方 1 美元,等于每百万 0.40 美元;claude-sonnet-5 是 0.1 倍乘 3 美元,等于 0.30 美元。倍率看着差四倍,实际便宜的是倍率高的那个。
倍率栏最藏得住事的是这种情况:所有 Grok id 都是 0.2 倍,按倍率排它们是并列的,按价格却差得远。grok-composer-2.5-fast 官方每百万 3 / 15 美元,折下来 0.60 / 3.00 美元;grok-4.7、grok-4.6、grok-4.5 在单次 prompt 不到 20 万 token 时官方 2 / 6 美元,折下来 0.40 / 1.20 美元。倍率一模一样,Composer 的输入价却是它们的 1.5 倍,输出价是 2.5 倍。先乘,再比。永远不要拿倍率给目录排序。
倍率到底都是多少
站得住的概括是"低至 0.1 倍;Claude 0.25–0.35 倍;其余主流池内模型 0.2 倍"——每一段说的都是某一类模型,不是整个目录。0.1 倍这个底,落在 gpt-5.6-sol 和 gpt-image-2 上。Grok 的 id 一律 0.2 倍,文本、图像、视频都一样;gemini-3.8-flash 和 stable-gpt-6-astra 也是 0.2 倍。gpt-5.6-terra 和 stable-gpt-5.6-terra 是 0.3 倍。所有 stable-* 的 Claude 通道是 0.4 倍。gpt-5.6-luna 是 0.5 倍,全目录最高。
Grok Imagine 的两个图像模型也不例外,虽然它们按张计费、不按 token:官方每张 0.01 和 0.04 美元,乘 0.2 倍就是 0.002 和 0.008 美元。生成 40 张标准图是 0.08 美元,40 张 quality 是 0.32 美元。"这儿的东西都是 0.1 倍"这种说法是错的——每个 Grok id 上都不成立,错得最离谱的是 gpt-5.6-luna,倍率足足是 0.1 的五倍。
倍率抬升的另一处是 stable-* 通道。stable-* 表示这条通道由我们自己的 key 承载,不走共享账号池,也不参与池内 failover。Claude 的 stable 通道清一色 0.4 倍,stable-gpt-6-astra 是 0.2 倍。所以 claude-sonnet-5 的 0.30 / 1.50 和 stable-claude-sonnet-5 的 0.80 / 4.00,是同一份权重走不同路由,价格随之不同。
哪些东西被计入,以及怎么核账
输入和输出是两个价,而且差得不小:整个目录里输出价是输入价的 3 到 6 倍。比例最窄的是 grok-4.7、grok-4.6 和 grok-4.5 的 3 倍(乘完倍率是 0.40 对 1.20);gpt-5.6-sol、gpt-5.6-terra、gpt-5.6-luna 是 6 倍;目录里 20 个文本 id 剩下的 14 个都是 5 倍,所有 Claude id 和 grok-composer-2.5-fast 都在其中。任何让回答变长的东西,算的都是贵的那一侧。
缓存命中的输入单独计价,有自己的每 token 费率,低于标准输入价,倍率同样照乘。前缀如果真的一轮轮原样重复,这就是那个可用的杠杆。媒体模型则完全不按 token 走:两个 grok-imagine-image 按张计费,grok-imagine-video-1.5 按视频秒数计费、0.2 倍率——推动账单的是片长,不是 prompt 长度。
想自己核一遍,就把响应里的 token 数读回来乘一遍。三个路由都会报 usage:Anthropic 形状给的是 input_tokens 和 output_tokens,另外把 cache_read_input_tokens 和 cache_creation_input_tokens 单列;OpenAI 形状给的是 prompt_tokens 和 completion_tokens,缓存读取放在 prompt_tokens_details.cached_tokens 里。每一桶乘各自的有效单价,加起来应该跟扣费对得上。
# claude-sonnet-5: official $3 / $15 per M, multiplier 0.1x
curl -sS https://token-share.app/v1/messages \
-H "x-api-key: $TOKEN_SHARE_KEY" \
-H "anthropic-version: 2023-06-01" \
-H "content-type: application/json" \
-d '{
"model": "claude-sonnet-5",
"max_tokens": 1024,
"messages": [{"role": "user", "content": "Summarise this changelog in three bullets."}]
}' \
| jq '.usage as $u
| {usage: $u,
billed_usd: (($u.input_tokens / 1000000 * 3 * 0.1)
+ ($u.output_tokens / 1000000 * 15 * 0.1))}'
# Every model publishes its own rate and multiplier — read them from the catalog:
curl -sS https://token-share.app/v1/models \
-H "Authorization: Bearer $TOKEN_SHARE_KEY" \
| jq '[.data[] | {id, endpoint, context_window, max_output_tokens}]'