Agent/代码开发场景6款主流大模型Token计费实测对比，缓存直接决定账单
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本文基于真实业务监控Token数据，测算DeepSeek、通义千问、GLM、GPT-4o、Claude、MiMo单日使用成本，给开发项目模型选型、控费提供量化参考；各类大模型Token消耗成本对比分析（开发场景实测数据）
一、当日Token消耗基础数据（2026-07-09）
取自项目监控面板原始统计：
| 分类 | Token数量 | 占比说明 |
|---|---|---|
| 输入（命中缓存） | 49,223,168 | 占总输入98.7%，重复上下文，成本差异核心来源 |
| 输入（未命中缓存） | 543,713 | 全新prompt/新业务上下文 |
| 模型输出 | 93,995 | 模型生成内容 |
| 当日总Token | 49,860,876 | 全量消耗汇总 |
核心场景特征：项目大量复用长系统提示词、代码工程上下文、Agent会话，缓存命中占比极高，缓存计费单价直接决定整体账单高低。
二、6款主流模型计价标准（2026年7月，汇率1USD=7.2CNY）
| 模型 | 缓存命中输入（元/百万token） | 未命中输入（元/百万token） | 输出（元/百万token） | 缓存优惠规则 |
|---|---|---|---|---|
| DeepSeek V4-Flash（开发主流） | 0.02 | 1.00 | 2.00 | 缓存仅原价2%，极低成本 |
| 小米 MiMo-V2.5-Pro | 0.025 | 3.00 | 6.00 | 缓存价几乎白送，未命中内容单价偏高 |
| 通义千问3-Max（阿里云百炼） | 0.10 | 0.50 | 1.00 | 缓存按标准输入原价2折计费 |
| GLM-4-Flash（智谱） | 无单独缓存价，统一0.5 | 0.50 | 1.00 | 无缓存折扣，所有输入统一单价 |
| GPT-4o（OpenAI） | 1.8（$0.25） | 18（$2.5） | 72（$10） | 缓存输入仅标准输入10折，海外高价梯队 |
| Claude 3.7 Sonnet | 2.16（$0.3） | 21.6（$3） | 108（$15） | 缓存读取为标准输入1/10，整体最贵 |
通用计费公式
缓存输入费用 = 缓存Token数 ÷ 1000000 × 缓存单价
未命中输入费用 = 未命中Token数 ÷ 1000000 × 未命中输入单价
输出费用 = 输出Token数 ÷ 1000000 × 输出单价
单日总费用 = 缓存输入费 + 未命中输入费 + 输出费
三、分模型单日精确成本测算
1. DeepSeek V4-Flash（开发最优，成本最低）
- 缓存输入：
49.223168 × 0.02 = 0.98 元 - 未命中输入：
0.543713 × 1 = 0.54 元 - 输出：
0.093995 × 2 = 0.19 元 - ✅ 当日合计：1.71 元
2. 小米 MiMo V2.5-Pro
- 缓存输入：
49.223168 × 0.025 = 1.23 元 - 未命中输入：
0.543713 × 3 = 1.63 元 - 输出：
0.093995 × 6 = 0.56 元 - ✅ 当日合计：3.42 元
3. 通义千问 3-Max
- 缓存输入：
49.223168 × 0.1 = 4.92 元 - 未命中输入：
0.543713 × 0.5 = 0.27 元 - 输出：
0.093995 × 1 = 0.09 元 - ✅ 当日合计：5.28 元
4. 智谱 GLM-4-Flash（无缓存折扣）
全量输入统一单价，不区分缓存/未命中
- 总输入费用：
(49223168+543713)÷1000000 ×0.5 = 24.88 元 - 输出：
0.093995 × 1 = 0.09 元 - ✅ 当日合计：24.97 元
5. GPT-4o（OpenAI 海外商用）
- 缓存输入：
49.223168 × 1.8 = 88.60 元 - 未命中输入：
0.543713 × 18 = 9.79 元 - 输出：
0.093995 × 72 = 6.77 元 - ✅ 当日合计：105.16 元
6. Claude 3.7 Sonnet（成本最高）
- 缓存输入：
49.223168 × 2.16 = 106.32 元 - 未命中输入：
0.543713 × 21.6 = 11.74 元 - 输出：
0.093995 × 108 = 10.15 元 - ✅ 当日合计：128.21 元
四、模型成本梯队排序（由低到高）
- DeepSeek（1.71 元）｜开发场景首选，缓存成本几乎可忽略
- MiMo（3.42 元）｜小米生态平替，缓存低价，全新内容调用成本偏高
- 通义千问（5.28 元）｜阿里云国内合规可用，综合性价比中等
- GLM-4（24.97 元）｜无缓存折扣，长重复上下文场景不推荐
- GPT-4o（105.16 元）｜海外通用能力强，成本较国内模型暴涨20倍以上
- Claude 3.7 Sonnet（128.21 元）｜长文本推理能力顶尖，但整体使用成本最高
五、开发场景核心分析结论
-
缓存是成本决定性因素
本次统计98.7%输入为缓存复用Token，DeepSeek/MiMo缓存单价仅0.02~0.025元/百万token，4900万缓存Token仅1元左右；GLM无缓存折扣、GPT/Claude海外模型缓存单价贵百倍，账单直接拉开巨大差距。 -
不同业务场景选型建议
- 长期跑Agent、代码工程、长固定提示词：优先DeepSeek，单日成本仅1.7元，极致控费；
- 国内合规线上业务、阿里云生态：选择通义千问，单日5元左右；
- 小米内部生态、轻量化业务：MiMo备选；
- 复杂逻辑深度校验、少量调用场景：临时使用GPT-4/Claude，不建议作为日常主力模型；
- 高频重复长会话项目：避开GLM-4，无缓存优惠会大幅拉高月度账单。
六、项目控费省钱实操建议
- 所有模型务必开启上下文缓存，本场景缓存占比极高，缓存折扣能砍掉90%以上输入成本；
- 主力推理模型锁定DeepSeek/MiMo，仅复杂疑难问题调用GPT/Claude做校验；
- 智谱GLM不适合长会话、高复用上下文场景，短期一次性问答可少量使用；
- 拆分模型分层调用：基础代码/常规逻辑用低价国产模型，复杂推理单独调用高价海外模型，分摊成本。
你们项目日常缓存命中率大概多少？主力在用哪款模型控成本？
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