首頁 ai LLM 每月成本計算機 產生日期: 2026年7月20日 下午09:34 LLM 每月成本計算機 輸入 每日請求數1,000平均輸入詞元1,500平均輸出詞元500每月天數30輸入價格(每百萬詞元)3 $輸出價格(每百萬詞元)15 $ AI & LLM LLM 每月成本計算機 依每次呼叫的詞元使用量、每日請求量,以及模型每百萬詞元的價格,推算大型語言模型(LLM)API 工作負載的經常性成本,其中輸入與輸出分別計費。 輸入 用量 每日請求數 此工作負載每天進行的 API 呼叫次數。乘以每次請求的成本即得每日支出。 平均輸入詞元 每次呼叫的平均輸入詞元數,包含系統提示、對話歷史與使用者訊息的總和。英文大約每四個字元為一個詞元。 平均輸出詞元 模型每次呼叫平均生成的輸出詞元數。輸出的計費費率通常高於輸入。 每月天數 ≥ 1 當月的計費天數。值為 30 可概估一個平均月份;365/12 ≈ 30.44 為精確的平均值。 價格 輸入價格(每百萬詞元) $ 供應商對每一百萬個輸入詞元的收費。價格以每百萬詞元為單位公布,因為單一詞元的價格僅為一分錢的微小零頭。 輸出價格(每百萬詞元) $ 供應商對每一百萬個輸出詞元的收費。此費率通常為輸入費率的三到五倍。 結果 輸入數值即可顯示計算結果。 每月成本 $ 以每天 ... 推算 30 天的支出,即 ...。 詳細資料 每次請求成本 $ 單次呼叫的成本:(1,500 個輸入詞元以 3 $ 計,加上 500 個輸出詞元以 15 $ 計)每百萬,等於 ...。 每日成本 $ 一天內 1,000 次請求、每次 ... 的成本,即 ...。 每年成本 $ 以每天 ... 推算 365 天一年的支出,即 ...。 分享 列印報告 重設 嵌入 嵌入這個計算機 預覽 將這段程式碼貼到您的網頁中即可顯示計算機。 複製程式碼 分享這個計算 開啟此連結的人都會看到您填入的數值。 複製連結 分享至 XFacebookLINE 電子郵件 最後更新:2026-06-22 什麼是 LLM 每月成本 大型語言模型(LLM)工作負載的每月成本,是在一個計費月份內以穩定的量發出 API 呼叫所產生的經常性支出。它將單次呼叫的價格(本身為輸入與輸出詞元數量及模型每百萬詞元費率的函數)依每日請求數與當月天數放大。同一個每日數字也可向前推算為年度總額。 單次呼叫價格如何放大 經常性成本由三次乘法構築而成。單次請求的成本為每次呼叫的詞元成本;乘以每日請求數可得每日支出;再乘以計費天數可得每月數字。由於每個因子皆為線性,將其中任一者(詞元使用量、請求量或費率)加倍,都會使推算的支出加倍。 公式 設每次呼叫平均有 ninn_{in} 個輸入與 noutn_{out} 個輸出詞元,每百萬價格為 pinp_{in} 與 poutp_{out},單次請求的成本為 Cr=nin pin+nout pout106C_r = \frac{n_{in}\, p_{in} + n_{out}\, p_{out}}{10^6}Cr=106ninpin+noutpout 每天 NdN_d 次請求、跨越 DD 個計費天數,則每日、每月與每年成本為 Cd=Cr Nd,Cm=Cd D,Cy=Cd×365C_d = C_r \, N_d, \qquad C_m = C_d \, D, \qquad C_y = C_d \times 365Cd=CrNd,Cm=CdD,Cy=Cd×365 年度數字是直接將每日成本乘以 365,而非乘以十二個月,因此不會繼承每月天數中的概估。 範例計算 取一個工作負載,每天 Nd=1000N_d = 1000 次請求,每次平均 1500 個輸入與 500 個輸出詞元,價格為每百萬 $3 與 $15。每次請求成本為 C_r = \0.012$。每日支出為 Cd=0.012×1000=$12C_d = 0.012 \times 1000 = \$12Cd=0.012×1000=$12 在一個 30 天的月份中為 C_m = 12 \times 30 = \360,整年則為,整年則為 C_y = 12 \times 365 = $4{,}380$。請注意十二個 30 天的月份共 360 天,比一年少五天,這就是年度數字超過每月數字十二倍的原因。 註記與變化 推算假設平均用量與量維持穩定;實際流量會隨每日與季節而變動。實際費率也可能低於標稱數字:提示快取對重複的情境提供折扣,批次處理以延遲換取較低費率,而承諾用量協議則降低單價。天數是一個建模選擇:30 是一個整數概估,而 365/12≈30.44365/12 \approx 30.44 為精確的平均月長度。 應用 每月成本將單次呼叫估計轉化為一條預算項目。它所放大的每次呼叫數字是 詞元成本計算機 的主題,而每個任務發出多次連續呼叫的工作負載則以 代理人成本計算機 估算。當推算的量逼近供應商的處理量上限時,LLM 速率限制規劃計算機 可檢查速率限制是否足以支撐。 常見問題(FAQ)為什麼輸入與輸出詞元的定價不同?讀取提示與生成回覆是不同的工作負載。輸入詞元在單一次的平行前向傳遞中一併處理,而輸出詞元則逐一生成,每一個都需要對模型進行一次完整的傳遞。因此生成更耗運算資源,供應商會以較高的費率為輸出詞元定價以反映此點,通常為輸入費率的三到五倍。 為什麼年度數字使用 365 天,而非每月的十二倍?每月推算是將每日成本乘以所選的計費天數,預設為 30。年度推算則直接將每日成本乘以 365,因此不依賴該每月概估值。十二個 30 天的月份為 360 天,比一整年少了五天,這就是兩個數字並非彼此精確倍數的原因。 每月推算的準確度如何?推算假設平均詞元使用量與請求量維持穩定。實際工作負載每日不同,而公布的價格也會隨時間變動。快取、批次處理與承諾用量折扣也可能降低實際費率。請將此數字視為規劃用的估計,而非保證的帳單。 免責聲明 詞元數量取決於模型的詞元化工具,並隨語言與內容而異。公布的價格會隨時間變動,且可能未計入快取或批次處理的折扣。在以任何數字作為預算依據之前,請向您的供應商查證目前的費率與典型的詞元數量。 推薦的下一個 詞元成本計算機 依輸入與輸出的詞元數量,以及模型每百萬詞元的價格,計算單次大型語言模型(LLM)API 呼叫的成本,其中輸入與輸出分別計費。 深入了解代理人成本計算機 依步驟數、每步驟耗用的輸入與輸出詞元,以及模型每百萬詞元的價格,估算單次代理式大型語言模型(LLM)執行的成本,其中輸入與輸出分別計費。 深入了解 200+ 計算機 · 10 種語言 · 完全免費 更多cost 文字轉語音成本計算機代理人成本計算機向量資料庫大小計算機向量資料庫成本計算機自架與 API 損益平衡計算機LLM 每月成本計算機 +20 more Show less 批次 API 節省計算機每元詞元數計算機系統提示攤提計算機函式呼叫詞元額外負擔計算機音訊轉錄成本計算機訓練時間與成本計算訓練碳足跡計算情境成本增長計算機情境視窗容納計算機推論能源成本計算機嵌入成本計算機提示快取節省計算機結構化輸出額外負擔計算機詞元成本計算機詞元轉字數計算機微調成本計算影像生成成本計算機GPU 利用率成本計算器GPU 雲端成本計算機LLM 速率限制規劃計算機 其他ai計算機 inference 多模態影像詞元計算器有效每秒標記數計算器批次推論吞吐量計算器每標記 FLOP 計算機推測解碼加速計算機推論吞吐量計算器推論延遲計算器模型 FLOP 使用率計算機training 有效批次大小計算訓練 FLOPs 計算梯度累積記憶體計算機資料平行擴展計算資料集詞元數計算算力最佳模型大小計算算力預算可訓練輪數計算管線平行氣泡計算學習率暖身計算Chinchilla 最佳詞元數計算LLM 訓練 VRAM 計算機LoRA 參數計算機infrastructure 注意力記憶體計算機專家混合活躍參數計算機量化模型大小計算器模型下載時間計算器GPU 數量需求計算機KV 快取大小計算機LLM 推論 VRAM 計算器Transformer 參數量計算機retrieval RAG 分塊計算器evaluation 困惑度計算器A/B 測試顯著性計算器LLM 評估樣本數計算器pass@k 計算器所有工具 餘弦相似度計算器 這個計算機對您有幫助嗎? 有幫助 需要改進 需要改進 我們可以如何改進這個計算機? 送出回饋 由 OneCalc 提供 ↗
最後更新:2026-06-22 什麼是 LLM 每月成本 大型語言模型(LLM)工作負載的每月成本,是在一個計費月份內以穩定的量發出 API 呼叫所產生的經常性支出。它將單次呼叫的價格(本身為輸入與輸出詞元數量及模型每百萬詞元費率的函數)依每日請求數與當月天數放大。同一個每日數字也可向前推算為年度總額。 單次呼叫價格如何放大 經常性成本由三次乘法構築而成。單次請求的成本為每次呼叫的詞元成本;乘以每日請求數可得每日支出;再乘以計費天數可得每月數字。由於每個因子皆為線性,將其中任一者(詞元使用量、請求量或費率)加倍,都會使推算的支出加倍。 公式 設每次呼叫平均有 ninn_{in} 個輸入與 noutn_{out} 個輸出詞元,每百萬價格為 pinp_{in} 與 poutp_{out},單次請求的成本為 Cr=nin pin+nout pout106C_r = \frac{n_{in}\, p_{in} + n_{out}\, p_{out}}{10^6}Cr=106ninpin+noutpout 每天 NdN_d 次請求、跨越 DD 個計費天數,則每日、每月與每年成本為 Cd=Cr Nd,Cm=Cd D,Cy=Cd×365C_d = C_r \, N_d, \qquad C_m = C_d \, D, \qquad C_y = C_d \times 365Cd=CrNd,Cm=CdD,Cy=Cd×365 年度數字是直接將每日成本乘以 365,而非乘以十二個月,因此不會繼承每月天數中的概估。 範例計算 取一個工作負載,每天 Nd=1000N_d = 1000 次請求,每次平均 1500 個輸入與 500 個輸出詞元,價格為每百萬 $3 與 $15。每次請求成本為 C_r = \0.012$。每日支出為 Cd=0.012×1000=$12C_d = 0.012 \times 1000 = \$12Cd=0.012×1000=$12 在一個 30 天的月份中為 C_m = 12 \times 30 = \360,整年則為,整年則為 C_y = 12 \times 365 = $4{,}380$。請注意十二個 30 天的月份共 360 天,比一年少五天,這就是年度數字超過每月數字十二倍的原因。 註記與變化 推算假設平均用量與量維持穩定;實際流量會隨每日與季節而變動。實際費率也可能低於標稱數字:提示快取對重複的情境提供折扣,批次處理以延遲換取較低費率,而承諾用量協議則降低單價。天數是一個建模選擇:30 是一個整數概估,而 365/12≈30.44365/12 \approx 30.44 為精確的平均月長度。 應用 每月成本將單次呼叫估計轉化為一條預算項目。它所放大的每次呼叫數字是 詞元成本計算機 的主題,而每個任務發出多次連續呼叫的工作負載則以 代理人成本計算機 估算。當推算的量逼近供應商的處理量上限時,LLM 速率限制規劃計算機 可檢查速率限制是否足以支撐。 常見問題(FAQ)為什麼輸入與輸出詞元的定價不同?讀取提示與生成回覆是不同的工作負載。輸入詞元在單一次的平行前向傳遞中一併處理,而輸出詞元則逐一生成,每一個都需要對模型進行一次完整的傳遞。因此生成更耗運算資源,供應商會以較高的費率為輸出詞元定價以反映此點,通常為輸入費率的三到五倍。 為什麼年度數字使用 365 天,而非每月的十二倍?每月推算是將每日成本乘以所選的計費天數,預設為 30。年度推算則直接將每日成本乘以 365,因此不依賴該每月概估值。十二個 30 天的月份為 360 天,比一整年少了五天,這就是兩個數字並非彼此精確倍數的原因。 每月推算的準確度如何?推算假設平均詞元使用量與請求量維持穩定。實際工作負載每日不同,而公布的價格也會隨時間變動。快取、批次處理與承諾用量折扣也可能降低實際費率。請將此數字視為規劃用的估計,而非保證的帳單。 免責聲明 詞元數量取決於模型的詞元化工具,並隨語言與內容而異。公布的價格會隨時間變動,且可能未計入快取或批次處理的折扣。在以任何數字作為預算依據之前,請向您的供應商查證目前的費率與典型的詞元數量。