AI 经济学

LLM 的真实成本，远不止 $/M tokens。

大多数定价页面都隐藏了真正决定账单的部分：输出是输入的 3–5×，缓存输入几乎免费，长上下文则在悄悄烧钱。这个页面不藏。

Model Context Protocol

在你的 AI 助手里直接用。

同一份数据集，同一套工具——从 Claude Desktop、Cursor、Claude Code 或任何支持 MCP 的客户端都能调用。把一个 URL 粘进配置就行。无需安装、无需 auth、免费。

{
  "mcpServers": {
    "ai-pricing": {
      "url": "https://aieconomylab.com/mcp"
    }
  }
}

大多数定价页面忽略的四个视角

输入与输出的不对称

在每一家主流厂商，输出 token 的价格都是输入的 3–5×。绝大多数预算都没把这点算进去。

缓存输入

Prompt caching 能把重复的系统提示降到正常成本的 ~10%。许多大团队仍按全价付钱，只因没人去测。

上下文窗口陷阱

上下文越长 = 成本越高、响应越慢、答案越差（lost-in-the-middle）。2M 窗口是工具，不是卖点。

语言分词开销

土耳其语提示比英文多消耗 30–40% 的 token,具体取决于分词器;阿拉伯语高出 50% 以上。你的非英语用户成本更高。

Stay ahead of the bill.

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