กลับไปที่บล็อก

การลดต้นทุนการวิเคราะห์เจาะลึก

คำขอ API หนึ่งครั้งใช้กี่โทเคน? วัดจาก 3 งาน

ตัวเลขการใช้งานจริงจาก DeepSeek-V4-Flash: คำถามสั้น ๆ สรุปย่อหน้าหนึ่ง และอีเมลเป็น JSON พร้อมค่าใช้จ่ายของ 1,000 คำขอและสคริปต์สำหรับพรอมต์ของคุณเอง

โดย CheapTokens Teamเผยแพร่เมื่อ อัปเดตเมื่อ ใช้เวลาอ่าน 6 นาที

การ์ดแสดงฟิลด์การใช้งานของการตอบกลับ API: prompt_tokens 23, completion_tokens 87, total_tokens 110
ในหน้านี้
  1. คำถามสั้น ๆ
  2. สรุป และโทเคนที่คุณไม่ได้อ่าน
  3. อีเมลเข้า JSON สะอาดออก
  4. ทั้งสามงานเทียบกัน
  5. ลองกับพรอมต์ของคุณเอง
  6. เริ่มจากตรงไหน

ถามว่าคำขอหนึ่งครั้งไปยัง AI API ราคาเท่าไหร่ คุณมักจะได้ยินว่า "แล้วแต่" ซึ่งก็จริง แต่คุณวางแผนงบประมาณจากคำตอบนั้นไม่ได้ เราจึงหยิบงานในชีวิตประจำวันสามงาน ส่งไปยัง DeepSeek-V4-Flash ผ่าน CheapTokens API เมื่อวันที่ 23 ตุลาคม 2026 และจดบันทึกว่าแต่ละครั้งฟิลด์ usage บอกอะไร

สรุปสั้น ๆ: คำถามสั้น ๆ ใช้ 110 โทเคน สรุปย่อหน้าหนึ่งใช้ 396 และเปลี่ยนอีเมลเป็น JSON ใช้ 299 ด้านล่างคือหน้าตาของแต่ละคำขอ สิ่งที่ได้กลับมา และค่าใช้จ่าย

คำถามสั้น ๆ#

เราเริ่มด้วยสิ่งที่ผู้คนถามผู้ช่วยแชทบ่อย ๆ: ความแตกต่างระหว่าง git merge กับ git rebase ในสองหรือสามประโยค

แอนิเมชัน: คำถามเกี่ยวกับ git merge และ git rebase ถูกส่งไปยัง DeepSeek-V4-Flash คำตอบสามประโยคปรากฏขึ้น แล้วตามด้วยบรรทัดการใช้งาน: 23 prompt tokens, 87 completion tokens, รวม 110
คำขอและคำตอบจริง 23 ตุลาคม 2026

คำถามใช้ 23 โทเคน คำตอบ 87 นั่นคือสิ่งแรกที่น่าสังเกต: คำตอบยาวกว่าคำถามเกือบสี่เท่า และฝั่งเอาต์พุตคือฝั่งที่แพงกว่า บน MiniMax-M2.7 ตอนนี้อยู่ที่ $0.15 ต่อ 1M เอาต์พุตโทเคน เทียบกับ $0.05 สำหรับอินพุต คิดตามราคานั้น คำขอแบบนี้หนึ่งครั้งมีค่าใช้จ่าย $0.000014 หนึ่งพันครั้ง $0.0142

นี่คือคำขอนั้นจริง ๆ หากคุณอยากเห็นตัวเลขบนหน้าจอของคุณเอง:

bash
curl https://api.cheaptokens.dev/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $CHEAPTOKENS_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "MiniMaxAI/MiniMax-M2.7",
    "messages": [
      {"role": "user", "content": "What is the difference between git merge and git rebase? Answer in two or three sentences."}
    ],
    "max_tokens": 2048,
    "temperature": 0.2
  }'

จำนวนโทเคนอยู่ในบล็อก usage ท้ายการตอบกลับ: prompt_tokens คือสิ่งที่คุณส่งไป completion_tokens คือสิ่งที่โมเดลเขียน total_tokens คือทั้งสองรวมกัน

สรุป และโทเคนที่คุณไม่ได้อ่าน#

งานที่สอง: ย่อรายงานเหตุการณ์สั้น ๆ ให้เหลือสองประโยค ทีมต่าง ๆ รันงานแบบนี้ผ่านโมเดลตลอดทั้งวัน: ทิกเก็ต รายงาน เธรดอีเมลยาว ๆ นี่คือพรอมต์:

text
Summarize this incident report in two sentences.

On Tuesday between 14:05 and 14:50 UTC the checkout API returned errors for about 6% of requests. The cause was a configuration change deployed at 13:58 that lowered the database connection pool from 50 to 5 connections per instance. Under normal load nobody noticed, but when the afternoon traffic peak arrived, requests queued for a free connection and timed out after 30 seconds. The on-call engineer saw the growing p99 latency at 14:12, found the change in the deploy log at 14:31 and rolled it back at 14:44. To prevent a repeat, the pool size is now validated in CI against a minimum value, and an alert fires when more than 20 requests wait for a connection for two minutes.

และคำตอบ:

เมื่อวันอังคาร การเปลี่ยนแปลงการกำหนดค่าที่ลดพูลการเชื่อมต่อฐานข้อมูลจาก 50 เหลือ 5 ทำให้เกิดข้อผิดพลาดใน checkout API ประมาณ 6% ของคำขอในช่วงพีคบ่าย จนกระทั่งถูกย้อนกลับเมื่อเวลา 14:44 เพื่อป้องกันการเกิดซ้ำ ขนาดพูลได้รับการตรวจสอบใน CI แล้ว และการแจ้งเตือนจะทำงานเมื่อเวลารอการเชื่อมต่อเกินเกณฑ์

สองประโยค 331 ตัวอักษร และ 146 เอาต์พุตโทเคน ดูเหมือนมากเกินไปสำหรับข้อความสั้น ๆ และการตอบกลับอธิบายว่าทำไม: usage มีฟิลด์เพิ่มอีกหนึ่งฟิลด์ reasoning_tokens: 76 ก่อนตอบ โมเดลใช้ 76 โทเคนคิดทบทวน พวกมันเป็นส่วนหนึ่งของ 146 (250 ขาเข้า + 146 ขาออก = 396 รวม) ดังนั้นประมาณครึ่งหนึ่งของเอาต์พุตไปอยู่ในการให้เหตุผลที่ไม่ใช่ส่วนของข้อความคำตอบ และถูกคิดเงินเหมือนเอาต์พุตโทเคนอื่น ๆ

ดีที่รู้ไว้เมื่อวางแผนงบประมาณ: ในงานที่โมเดลหยุดคิด เอาต์พุตอาจใหญ่กว่าข้อความที่คุณได้รับอย่างเห็นได้ชัด สรุปแบบนี้หนึ่งพันครั้งมีค่าใช้จ่าย $0.0344

อีเมลเข้า JSON สะอาดออก#

งานที่สาม: อีเมลยืนยันคำสั่งซื้อที่ต้องกลายเป็นเรกคอร์ดฐานข้อมูล

แอนิเมชัน: อีเมลคำสั่งซื้อทางซ้าย และทางขวาคือ JSON ที่ DeepSeek-V4-Flash สกัดออกมา: รหัสคำสั่งซื้อ รายการ ราคา การจัดส่ง ยอดรวม ผู้ขนส่ง หมายเลขติดตาม และวันที่จัดส่ง; การใช้งาน: 199 prompt และ 100 completion tokens
อีเมลที่เราส่งไปและ JSON ที่ได้กลับมา จัดรูปแบบเพื่ออ่าน

โมเดลคืนคีย์ที่เราขอพอดีและไม่มีอะไรล้อมรอบ ไม่มี "นี่คือ JSON ของคุณ" ยอดรวมตรงกับอีเมล และวันที่จัดส่งกลับมาเป็น 2026-11-03 ในรูปแบบที่เราขอแล้ว 199 โทเคนเข้า 100 ออก

สิ่งที่เด่นคือความหนาแน่น: 100 โทเคนสำหรับ JSON 276 ตัวอักษร ขณะที่คำตอบ git ใช้ 87 โทเคนสำหรับข้อความธรรมดา 421 ตัวอักษร เครื่องหมายคำพูด ปีกกา และจุลภาคก็เป็นโทเคนเช่นกัน เอาต์พุตแบบมีโครงสร้างจึงแพงกว่าต่อตัวอักษรเมื่อเทียบกับร้อยแก้ว อีเมลแบบนี้หนึ่งพันฉบับ: $0.025

ทั้งสามงานเทียบกัน#

งาน โทเคนเข้า โทเคนออก 1,000 คำขอ
คำถามสั้น ๆ 23 87 $0.0142
สรุป 250 146 $0.0344
อีเมลเป็น JSON 199 100 $0.025

ค่าใช้จ่ายคำนวณจากจำนวนโทเคนเหล่านี้ที่ราคา MiniMax-M2.7 ปัจจุบัน ดังนั้นจึงยังถูกต้องเมื่อราคาเปลี่ยน

เงินไปไหนใน 1,000 คำขอ: อินพุตเทียบเอาต์พุต
  • สรุป: เอาต์พุต$0.0219
  • อีเมลเป็น JSON: เอาต์พุต$0.015
  • คำถามสั้น ๆ: เอาต์พุต$0.0131
  • สรุป: อินพุต$0.0125
  • อีเมลเป็น JSON: อินพุต$0.01
  • คำถามสั้น ๆ: อินพุต$0.0012

เอาต์พุตชนะในทุกงาน แม้แต่สรุปที่เราส่งมากกว่าได้รับกลับมา ดังนั้นคันโยกที่ง่ายที่สุดต่อบิลของคุณคือความยาวของคำตอบ: "ในสองหรือสามประโยค" หรือ "คืนค่าเฉพาะ JSON" ได้ผลจริง

เพื่อให้เห็นภาพ: บอทสนับสนุนที่ตอบคำถามสั้น ๆ 2,000 ครั้งต่อวัน แต่ละครั้งเหมือนอันแรก ใช้จ่ายประมาณ $0.852 ต่อเดือนบน MiniMax-M2.7 แชทจริงส่งประวัติซ้ำทุกเทิร์น ดังนั้น อินพุตจึงโตขึ้นทุกข้อความ แต่สำหรับคำถามครั้งเดียว นั่นคือบิลทั้งหมด

ลองกับพรอมต์ของคุณเอง#

พรอมต์ของคุณจะได้ตัวเลขต่างออกไป และใช้เวลาไม่ถึงนาทีในการค้นหา สคริปต์นี้ส่งแต่ละพรอมต์ ข้ามคำตอบที่ถูกตัดกลาง และพิมพ์โทเคนและค่าใช้จ่ายของ 1,000 คำขอ:

python
import os
from openai import OpenAI

client = OpenAI(base_url="https://api.cheaptokens.dev/v1", api_key=os.environ["CHEAPTOKENS_API_KEY"])

MODEL = "MiniMaxAI/MiniMax-M2.7"
PRICE_IN, PRICE_OUT = 1.00, 4.00  # USD per 1M tokens: example values, use the current ones from the price list

PROMPTS = [
    "What is the difference between git merge and git rebase? Answer in two or three sentences.",
    # add your own prompts here
]

for prompt in PROMPTS:
    r = client.chat.completions.create(
        model=MODEL,
        messages=[{"role": "user", "content": prompt}],
        max_tokens=2048,
        temperature=0.2,
    )
    if r.choices[0].finish_reason != "stop":
        print("cut off at max_tokens, raise the limit:", prompt[:40])
        continue
    tin, tout = r.usage.prompt_tokens, r.usage.completion_tokens
    per_1000 = (tin * PRICE_IN + tout * PRICE_OUT) * 1000 / 1_000_000
    print(f"{tin} in, {tout} out, 1,000 requests = ${per_1000:.4f} | {prompt[:40]}")

ใส่ราคาปัจจุบันลงใน PRICE_IN และ PRICE_OUT: สำหรับ MiniMax-M2.7 นั่นคือ $0.05 ต่อ 1M อินพุตโทเคน และ $0.15 ต่อ 1M เอาต์พุตโทเคน พรอมต์แรกคืออันจากทดสอบของเรา จำนวนโทเคนแตกต่างกันเล็กน้อยระหว่างโมเดล ดังนั้นคาดว่าตัวเลขจะอยู่ในช่วงเดียวกับ 23 เข้าและ 87 ออก คุณจะต้องมีแพ็กเกจ openai (pip install openai) และคีย์ของคุณใน CHEAPTOKENS_API_KEY

หากตัวเลขดูแปลก: finish_reason: length หมายความว่าคำตอบชน max_tokens (ทำไมคำตอบจึงหยุดกลางประโยค); reasoning_tokens ที่มีขนาดใหญ่ explains เอาต์พุตที่ใหญ่กว่าข้อความ; และสูตรเต็มสำหรับราคาอินพุตและเอาต์พุตอยู่ใน อินพุตเทียบเอาต์พุตโทเคน

เริ่มจากตรงไหน#

โดยรวม เมื่อนับอินพุตและเอาต์พุตรวมกัน MiniMax-M2.7 บน CheapTokens ถูกกว่าราคาอ้างอิงของ OpenRouter สำหรับทั้งสามงานข้างต้น มีบริบท 180K คำตอบสูงสุด 8,192 โทเคน และราคาเดียวทุกชั่วโมง เติมยอดคงเหลือ สร้างคีย์ และส่งคำขอ curl จากด้านบนของหน้านี้: เอกสาร ครอบคลุมคีย์และ base URL หน้า DeepSeek มีแคตตาล็อกโมเดล และ ราคา มีรายการราคาสด