CostPerPrompt：用真实工作负载算AI API账单

CostPerPrompt切入的点就一个：用真实工作负载跑成本，比对着价目表手动算靠谱得多。它做的事情是同时抓取各家AI API的实时定价，然后让你把实际的请求分布、token消耗、缓存策略这些参数丢进计算器里，按一天或者一个月的吞吐量场景给你算一笔总账。

这类定价工具最大的问题永远是数据新鲜度。上游模型价格一调，下游计算器没跟上，算出来的全是错的。CostPerPrompt把定价数据做成live的，模型有大版本发布或者调价的时候能及时反映，不用手动查新闻再去更新表格。

我的一个观察：目前团队或个人开发者做成本预估，最常见的做法是拉一下模型规格表，自己对着核心价目表粗略估一遍，出个大概区间。而真实情况是——OpenAI的定价调整、Claude的缓存token优惠、还有各家对长上下文的不同计价方式，每一层都会带来显著的账单差异。刚接触AI应用成本估算的人，容易低估这部分的复杂程度。

当然，这类工具有一个前提：你的调用模式相对稳定，预估结果才有参考意义。如果是那种流量波动极大、prompt结构千变万化的场景，算出来的是理论值，只是一个参考。把版本发布前的影响都考虑进去，偏差就更明显了。

另外一个使用思路，做技术选型的时候用来横向对比几家模型厂商，比逐个翻官网快得多。