如果你的團隊正在做內容行銷自動化，最常遇到的問題通常不是哪個模型最強，而是更直接的這句： 每月要產出 100 篇 SEO 文章，到底要準備多少 AI Token 預算才夠？ 如果你想先看懂最基礎的計價邏輯，也可以先看 AI Token 價格怎麼看？新手先搞懂費用是怎麼來的 。 先講清楚：這篇在算什麼 這篇要算的，不是整個內容部門的總預算，也不是人力、圖片、CMS、SEO 工具或外包編輯費，而是 用 AI 模型產出每月 100 篇 SEO 文章時，模型本身大概會吃掉多少 Token，最後大概換成多少預算 。 這裡的 AI Token 預算包含哪些項目 主要可以拆成兩塊。第一是輸入成本，也就是你丟給模型的 brief、關鍵字、架構、修稿需求、格式要求。第二是輸出成本，也就是模型回給你的大綱、正文、FAQ、Meta 欄位、段落改寫與標題版本。 這篇不算哪些東西 這篇不算團隊人力、不算圖片工具、不算站內上稿成本，也不算關鍵字研究工具或外部顧問費。你可以把它理解成：先把 AI 模型本身的文字成本抓出來，之後再加上其他營運成本。 為什麼同樣 100 篇文章，

很多人第一次比較 AI Token 成本時，最常犯的錯就是只看一個數字： 每百萬 Token 幾美元 。但現在主流平台的價格結構，早就不是只靠這一欄就能看懂。 OpenAI 的官方價格頁同時列出 input、cached input、output、Batch API，以及 web search、containers 等項目；Anthropic 會把標準價格、prompt caching、Batch processing、long context pricing、web search、code execution 分開寫；Google Gemini 也把 input、output、context caching、storage、Grounding with Google Search 等分開列價。 所以，真正實用的比價方式不是問「哪個模型最便宜」，而是問： 我這種用途，最後帳單會由哪些費用組成？ 只要這個問題沒有拆開，很多人選到的都只是「看起來便宜」，不是「實際上便宜」。 先講結論：比價要先分成兩層 第一層，是 模型本身的 Token 費用 ，也就

很多人在找便宜的 AI Token 方案時，第一眼只看「每百萬 Token 幾美元」。這樣看很快，但也最容易看錯。因為現在主流平台的價格，不只分 input 和 output，還常常另外有 cached input、Batch、搜尋、Grounding、快取儲存、工具呼叫，甚至區域或模式加價。 OpenAI 官方價格頁就把 input、cached input、output、Web search、Batch API、Regional Processing 等項目分開列出；Gemini 的官方 pricing 頁也把 input、output、context caching、storage、Grounding with Google Search / Maps、Batch API 分開列價。 所以，真正比較實用的結論是： 便宜方案不是先看誰最便宜，而是先看你的用途，再看該平台怎麼計價。 如果你做的是高頻、簡單、可批次的任務，低價模型加上 Batch 或快取，通常才是真正省；如果你做的是長上下文、搜尋型助理、工具型 Agent，那最後把帳單拉高的，

很多人第一次看 AI API 價格表，最容易只盯著一個數字： 每百萬 Token 多少錢 。但現在主流 平台的定價早就不只這一層。 OpenAI 除了 input、cached input、output 之外，還另外列出 web search、containers 等工具型費用；Anthropic 也把標準 token 計價、prompt caching、web search、code execution 等拆開；Google Gemini 則同時列出 input、output、context caching、storage、Grounding with Google Search 等不同費用。 所以真正正確的看法不是「哪個模型每百萬 Token 最便宜」，而是先把兩件事拆開： 模型本身的 Token 費用 你額外打開哪些功能後產生的功能費用 這樣看，才不會把一個看起來很便宜的模型，誤判成實際使用也一定最省。你原稿的核心就在這裡，我這版會把它整理得更清楚。 先分清楚：什麼叫 Token 費用？ Token 費用，最簡單就是模型「 讀進去多少、吐出

很多人在剛開始接觸 AI API 時，最常遇到的不是模型不會用，而是另一個更現實的問題： 到底一個月會花多少？ 你可能已經知道 AI 服務常用 token 計費，也知道不同模型、不同平台、不同輸入輸出都會影響成本，但一打開後台還是會覺得很亂。 什麼 input tokens、output tokens、cached tokens、context，光看名稱就容易頭大。OpenAI 官方就明確說明，API 用量會拆成 input tokens、output tokens、cached tokens 等類型，而且這些數字會直接用在 billing 與 usage tracking。 如果你現在只想知道一件事—— 我平常這樣用，大概會花多少錢？ 那這篇文章就是寫給你的。 這篇不會走太工程化的算法，也不會要你每次都拿 tokenizer 工具精算，而是直接給你一套比較適合個人使用者的估法：先抓使用習慣，再抓模型層級，最後抓月預算區間。想先回到整體概念，也可以把 AI Token 這組主關鍵字連回主頁，作為整站核心入口。 為什麼很多人會低估 AI Token

很多人一開始碰 AI API，最常以為成本計算很簡單：不就是把 token 數量乘上價格嗎？ 這句話不算錯，但少了最重要的一步。真正比較準的算法，不是把所有 token 混成一包去算，而是先把 input 和 output 分開，再各自乘上單價。 因為現在主流平台幾乎都把輸入與輸出拆開計價，而且 output 往往比 input 更貴。OpenAI 的 API Pricing 頁明確列出 GPT-5.4 mini 的 input 是每 1M tokens 0.75 美元、cached input 是 0.075 美元、output 是 4.50 美元；Anthropic 的 Claude 定價頁也把 Claude Haiku 4.5 列為 input 1 美元 / MTok、output 2 美元 / MTok；Google Gemini 的官方定價頁則明確把 input、output、context caching 分開列價，甚至部分模型在 prompts 超過 200k tokens 後還會跳到更高費率。 所以這篇文章不重講 AI Token