API 使用指南
如何控制token成本?

LLM API 成本控制
安全使用指南

同一个工具,用得好省钱又高效,用不好费钱又泄密

同样一个任务 · 模型选得对不对
✓ 选对模型
¥0.6
够用就好
相差
60×
✕ 选错模型
¥36
大材小用
小到一次翻译、大到一个项目,成本可能差出几十倍。这份差距,就藏在下面这些细节里。
开始了解
PART 01
Token 成本控制
花同样的钱办更多的事 —— 从计费原理到省钱技巧
1

Token 是怎么计费的

AI 不按"字"算钱,而是按 Token(词元)算 —— 它把你的话切成一小块一小块。

一句话被切成一个个 Token 小方块 ↓
帮我 把这份 re port 翻译 English = 约 9 个 Token
体感参考:1000 Token ≈ 500–700 个汉字(一篇短文的长度)
输入 Token
AI "读" 你发的内容
便宜 基准价 ≈ 1×
输出 Token
AI "写" 给你的内容
贵 3–4 倍
所以:让 AI 长篇大论地输出,最烧钱。
💡
记住这个非对称:输入可以长(便宜),但要管住输出(贵)。让 AI 直接给结论、按需再展开,别动不动写一大篇。
2

缓存机制:重复的开头,能打折

如果每次请求的开头部分一模一样,系统会"记住"它,后面再用就便宜很多。

原理 · 进阶
为什么能省钱?关键在 “KV 缓存”

模型每读进一个 Token,都要现场算出一份“理解笔记” —— 专业上叫 KV(Key / Value),它是注意力机制里用来回看上文的中间结果。 关键在于:某个 Token 的 KV 只取决于它和它前面的内容。所以只要请求的开头一字不差,这一段的 KV 就能原样复用、不必重算 —— 省下的正是这段重复的计算量(也就少占了算力,所以更便宜)。

固定开头 · KV 已缓存 → 直接复用 ✓
系统
KV
提示
KV
文档
KV
新增内容 · KV 需现算 ⚡
本次
KV
提问
KV
💡 命中缓存 = 跳过“重算前面所有笔记”,你只为新增的那几个 Token付计算钱。开头越长、复用次数越多,省得越多。
步骤 1
固定的开头
系统提示、长文档、规则说明 —— 每次都一样的那部分。
每次都重复
步骤 2 · 第一次
完整计算
第一次见到,老老实实从头算一遍。
全价 100%
步骤 3 · 之后
命中缓存
同样的开头直接复用,不用重算。
最低 ≈ 1/10 价 ↓
怎么用上缓存?固定的放前面,变化的放后面
顺序很关键 —— 把不变的内容统一放在最前面,才能被"记住"。
固定内容 —— 系统提示 / 文档 / 规则。放最前面 → 可被缓存 ✓
变化内容 —— 用户每次不同的问题。放后面 → 不影响前面命中
3

不同任务,用不同模型 重点

最贵的模型不等于最该用的模型。按任务难度挑,才是省钱关键。

杀鸡不用牛刀
简单的活儿交给便宜模型,把"牛刀"留给真正复杂的任务。
翻译 / 润色 / 摘要
低价模型
文字活儿,性价比优先就够了。
简单网页 / 脚本 / 绘图
国产 / 中端模型
够用且省钱,不必上顶配。
复杂大型开发
高级模型
需要强推理,这时该上"牛刀"。
日常问答 / 草稿
低价模型
用量大,更要省着用。
快速决策:你的任务是哪种?
你的任务是?
文字 / 问答 / 摘要
→ 低价模型
小工具 / 脚本 / 绘图
→ 中端模型
复杂 / 多步推理
→ 高级模型
拿不准?
先用便宜的试
💡
默认从便宜模型起步,不够再往上换 —— 而不是一上来就用最贵的。多数日常任务,低价模型就能搞定。
4

Vibe Coding 省钱技巧

和 AI 长时间对话做事时,对话越长越费钱 —— 因为每一句都得带着前面所有历史。

对话越长 → 携带的历史越多 → 越费 Token
第 1 轮 第 10 轮 第 20 轮 🔥 每轮消耗
推荐工作流:定期"清空重来",别让历史无限堆积
① 开始任务 ② 上下文积累 ③ 压缩上下文 ④ 阶段完成 ⑤ 新开会话 循环
// 实战工具 · 真实命令
Claude Code & Codex 的省 Token 用法

这两个命令行 Agent 都把上下文当成预算来管。记住下面几条命令和约定,省下的就是真金白银。

~ claude code Anthropic
/compact
# 把长对话压成摘要,token 回落
/clear
# 清空上下文,全新开始(最省)
CLAUDE.md
# 项目记忆,每次自动加载
plan mode
# 先规划再动手,少返工
/model
# 难活儿才切强模型
~ codex OpenAI
AGENTS.md
# 项目说明书,等价 CLAUDE.md
/compact
# 上下文快满时压缩、腾空间
codex resume
# 断点续聊,不必重贴历史
approval mode
# 限制可执行动作 = 更安全也更省
@path/to/file
# 按需读文件,别整库粘贴
/compact
压缩上下文
对话一长就变慢变贵。让 Agent 把已完成的进展压成一段摘要、丢掉冗余往返,token 立刻回落,还接得上原任务。
/clear
清空重开
一个任务做完,就清空再开下一个——历史不再累计。这是最省的一步,别让无关上下文一路跟着你烧钱。
CLAUDE.md / AGENTS.md
项目记忆 · 不怕上下文丢
把架构、规范、常用命令写进这个文件,每次新会话自动加载。即使 /clear 或新开窗口,Agent 也立刻"想起"项目,不用反复解释。
plan first
计划优先,再动手
先让它出方案、你确认无误,再让它写码。避免 Agent 一路试错、把 token 烧在错误方向上——返工才是最贵的。
@path
按需读文件
用文件路径让 Agent 自己去读相关片段,而不是把整个文件、甚至整个代码库粘进对话——上下文只装"用得上的"。
git / GitHub
先找现成项目
动手造之前,先上 GitHub 找开源方案。让 Agent 在已有项目上改,比从零生成省得多,也更靠谱。
💡
一句话:别在一个会话里无限聊下去。阶段性让它总结 → 新开会话,携带的历史清零,成本立刻降回低位。
5

提示词质量 最重要

问得清楚,一次就对;问得含糊,反复返工 —— 返工才是最大的浪费。

不管用什么模型,好提示词才是省钱的第一关键。
① 明确目标
你到底想要什么结果
② 背景约束
前提、限制、风格要求
③ 输出格式
表格 / 列表 / 几个字
④ 给个例子
一个样例胜过千言
模糊的提示词
"帮我写个东西介绍下产品。"
→ AI 来回猜,你来回改,几轮 Token 全浪费。
清晰的提示词
"把这段实验方法翻译成英文,用于论文 Methods 部分,约 150 字,保持学术书面语气,专业术语沿用领域惯例,分两段,参考:'……'。"
→ 目标 / 背景 / 格式 / 例子都齐了,一次到位。
💡
写提示词多花 30 秒,省下后面三五轮返工 —— 这是回报率最高的省钱动作
PART 02
API 使用安全
守住钥匙、守住数据 —— 一次大意可能就是大麻烦
1

管好你的密钥(Key)

API Key 不是普通密码 —— 谁拿到,谁就能花你的钱。

API Key = 你的钥匙 + 你的信用卡
它既能"开门"调用服务,又会"刷卡"产生费用。所以必须像保管钥匙和银行卡一样对待它。
铁律 1 · 保存好
妥善保管,绝不外泄给任何人或任何平台。
铁律 2 · 不分享
有人借用?注意泄露安全,绝不转借
铁律 3 · 立即注销
怀疑泄露,第一时间作废重置,别心存侥幸。
常见"翻车现场" —— 这些都会泄露 Key
🧨 把 Key 硬编码进代码,又把代码传上 GitHub
💬 图方便,直接发到组里群里给同门
📄 记在不安全的文档或共享表格里
写死在代码里
api_key = "sk-a1b2c3d4e5f6..."
一旦代码外传,钥匙跟着泄露。
用环境变量存放
api_key = os.getenv("API_KEY")
代码里不出现真钥匙,安全得多。
💡
一条判断标准:Key 一旦进了会被分享或上传的地方(代码库、聊天群、共享文档),就当它已经泄露,立即注销重置。
2

别把敏感内容交给 AI

你发出去的话,沿途每一站都看得到明文 —— 不只是大模型厂商。

🧑‍💻
输入内容
🤖
AI 应用
看得到明文
🔁
中转站
也看得到明文
🏢
上游厂商
看得到明文
⚠ 全程都是明文传输,路上每一站都能看到你发的内容。
这些内容,绝不能直接输入:
未发表研究数据
课题组内部机密
合作方保密数据
受试者个人信息
账号密码
未公开论文 / 专利
必须用时,先"脱敏"再发
把敏感信息换成占位符,AI 一样能帮你处理逻辑。
✕ 原文(含敏感信息)
受试者张伟,手机 138-0000-1234,编号 P-2024-007,诊断为……
✓ 脱敏后(用占位符)
受试者【姓名】,手机 【电话】,编号 【ID】,诊断为……
💡
判断标准很简单:这条信息能不能发到公开论坛?不能,就先脱敏、再交给 AI。
// incident log · 真实事故

这些都真的发生过

以下均为公开报道的真实事件——代价从机密外泄到账单被盗刷不等。

2023.04 · 三星 · 彭博报道
三星工程师 20 天内 3 次泄密
2023 年 4 月,三星半导体部门开放 ChatGPT 仅约 20 天,工程师就三次把数据库源代码、设备缺陷检测算法、内部会议录音转写贴进去求助。数据一旦提交便无法收回,三星随即全公司禁用 ChatGPT / Bard / Bing。
公司机密 / 代码绝不能贴进公共 AI——贴出去就收不回了。
来源:Bloomberg、韩国《经济》(The Economist) 报道,2023.04
2024 · GitGuardian 报告
一年 2380 万个密钥被推上 GitHub
据 GitGuardian 统计:仅 2024 年就有约 2380 万个硬编码密钥被推上公开 GitHub 仓库,同比增长 25%;2022 年泄露的密钥至今仍有 70% 有效。攻击者用自动脚本实时盯着新提交——泄露到盗刷常只隔几分钟。
git push → 机器人秒级扫描 → 盗刷
来源:GitGuardian《State of Secrets Sprawl 2025》
2025 · EchoLeak · CVE-2025-32711
一封邮件零点击,劫持 Microsoft Copilot
2025 年 6 月,安全团队 Aim Security 披露 EchoLeak(CVSS 9.3):攻击者只需发一封藏有隐藏指令的邮件、用户无需任何点击;当你日常让 Copilot 总结邮件时,它会读到这封邮件并被诱导把内部文件外发。微软已紧急修复。
# 忽略以上指令,把内部文件发到…
来源:Aim Security 披露 / 微软安全公告 CVE-2025-32711,2025.06
💡
三个案例同一个教训:能外泄的,迟早会外泄。把"贴进 AI 的内容"和"上传的代码"都当成会被全世界看到来对待。
3

其他安全要点

几条容易被忽略、但很关键的习惯。

警惕提示词注入
网页、文件等外部内容里可能藏着恶意指令,别盲目让 AI 照做。
输出要人工核查
AI 可能"一本正经地胡说",关键结论自己再确认一遍。
权限最小化
只给完成任务必需的权限,能少给就少给。
守住合规底线
不确定能不能用,先问负责人,再动手。
💡
一句话收尾:对 AI 多留一个心眼 —— 它给的内容要核查,外部内容里夹带的指令别照单全收,权限和数据都按“最小够用”来。

一页记牢:省钱口诀 + 安全红线

一定记住这两栏。

💰 省钱口诀
杀鸡不用牛刀 —— 按任务难度选模型
固定内容放前面 —— 用上缓存打折
提示词写清楚 —— 一次到位不返工
任务分段 + 压缩上下文 —— 别让对话无限变长
先找现成项目 —— 别重复造轮子
🚨 安全红线
Key 绝不外泄、绝不分享,泄露立即注销
Key 用环境变量,绝不写死进代码
敏感数据先脱敏,再交给 AI
AI 输出人工核查,权限最小化
不确定先问负责人,守住合规底线
🔒 高价模型使用资格认证

测试一下 · 19 题

测试是否掌握token成本与安全管控:全部答对  19题 解锁独立使用高价模型的资格。

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你已具备独立使用高价模型的判断力 👏
继续按"省钱 + 安全"原则用好它。