每条消息下的 Token 数字怎么看
Token 是模型处理文本的基本单位，也是订阅点数和 API 账单的计量基础。看懂它，成本才有数。
Token 与文字的换算
模型不按"字"理解文本，而是把文本切成 Token：
| 语言 | 粗略换算 |
|---|---|
| 英文 | 1 Token 约 0.75 个单词，或 4 个字符 |
| 中文 | 1 个汉字约 1.5 到 2 个 Token |
同样一句话，中文通常比英文消耗更多 Token。粗略估算：一句 20 字的中文提问约 30 到 40 个 Token。
输入与输出分开计费
- 输入 Token：你发的内容 + 携带的历史上下文
- 输出 Token：AI 回复的内容，单价通常更高
这就是为什么长对话越聊越贵——历史消息作为输入反复重发。
在哪看消耗
- 每条消息下方显示该轮的 Token 数字
- 输入框上的估算入口可以看当前输入与上下文的总估算
- 订阅用户在设置的账号页看剩余计算点数
- BYOK 用户去服务商控制台看账单明细
四个省 Token 的实操
- 一次把需求说清——"写一篇 500 字的环保短文，面向高中生，至少含 3 个数据"比"帮我写篇文章"省掉三轮返工
- 话题切换就开新对话——旧上下文不再跟着走，见上下文管理
- 调低最大上下文消息数——少带几条历史，单轮输入立刻变小
- 按任务选模型档位——简单问题用轻量模型，别用旗舰模型查天气；订阅用户对应的就是点数消耗比例差异，见计算点数机制
与工作模式的关系
工作模式里 AI 会多次调用工具、多轮思考，Token 消耗远高于普通对话——一个 Agent 任务抵几十轮聊天很正常。跑大任务前对成本有预期，具体机制见工作模式。