100 篇 SEO 文章需要多少 AI Token 預算？內容行銷團隊先這樣抓
- 4月22日
- 讀畢需時 9 分鐘
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，預算差距可以很大
很多人第一次估 AI Token 預算時，會直接拿 100 篇文章去乘某個模型單價，但這種算法通常太粗。因為真正影響月預算的，不只是篇數，而是你的內容工作流有多深。
如果流程很淺，成本會比較低
如果你的流程只是給一個題目，叫模型出一篇初稿，再稍微修一下就上站，那 Token 用量通常不會太高。這種情況下，篇數雖然多，但每篇文章的模型消耗其實相對單純。
如果流程很深，成本就會被放大
但如果你的流程是先整理搜尋意圖、再生標題、再做大綱、再寫正文、再補 FAQ、再補 Meta Title、Meta Description、Slug、Tags，最後還要做一輪甚至兩輪修稿，那同樣一篇文章，Token 用量就可能差到兩倍甚至三倍以上。
真正拉開預算差距的，是工作流不是篇數
所以你真正該估的，不只是 100 篇這個數字，而是「一篇文章從題目到成稿，到底會呼叫模型幾次」。很多內容團隊最後不是輸在模型太貴，而是輸在流程太碎、重工太多、每一步都在重複吃 Token。
先抓一個最實用的基準：一篇 SEO 文章會用多少 Token
如果你是用 AI 做 SEO 文章，一篇文章其實可以先用區間來抓，不需要一開始就追求非常精準。對內容團隊來說，先抓到大方向，通常比先算到小數點後更重要。
保守型流程
這種比較適合格式固定、改稿少、文章深度中等的團隊。常見流程包含題目 brief、簡單大綱、正文初稿、FAQ 和 Meta 欄位。這類流程，一篇文章大概可以先抓 8,000 到 12,000 tokens。
標準型流程
這種比較接近多數真的在做 SEO 內容的團隊。你不只是要正文，還會有搜尋意圖整理、標題生成、大綱規劃、FAQ、Meta 欄位、一輪修稿和開頭補強。這類流程，一篇文章通常可以先抓 15,000 到 20,000 tokens。
重度型流程
如果你做的是長文、高規格內容、品牌語氣要求高，或者有多輪工作流與較多自動化串接，那每篇文章的 Token 消耗通常會更高。這類流程，一篇文章大概可以先抓 25,000 到 40,000 tokens。
每月 100 篇文章，可以先抓這三種預算情境
如果你每月固定要產出 100 篇 SEO 文章，最簡單的做法，就是先把篇數乘上單篇工作流的區間。
保守型內容流程
每篇大約 10,000 tokens。每月 100 篇，大約就是 1,000,000 tokens。
標準型內容流程
每篇大約 18,000 tokens。每月 100 篇，大約就是 1,800,000 tokens。
重度型內容流程
每篇大約 30,000 tokens。每月 100 篇，大約就是 3,000,000 tokens。
如果你只是想抓一個能拿來做預算會議討論的實用範圍，那可以先記住這句話：每月 100 篇 SEO 文章，月用量大多可以先抓 100 萬到 300 萬 Token，中間值常見落在 180 萬左右。
接著來看錢：官方價格套進去，大概是多少
真正要估月成本，就要把剛剛的 Token 用量套進官方價格。因為模型價格會變動，所以這裡一律用官方價格頁為準。
OpenAI 的大致價格區間
OpenAI 官方 API Pricing 顯示，GPT-5.4 mini 的價格是 input 每 100 萬 tokens 0.75 美元，output 每 100 萬 tokens 4.50 美元；GPT-5.4 nano 則是 input 0.20 美元，output 1.25 美元。官方也寫明 Batch API 可再節省 50% 的 input 與 output 成本。
Google Gemini 的大致價格區間
Google Gemini API 價格頁顯示，Gemini 2.5 Flash-Lite 的 input 價格是每 100 萬 tokens 0.10 美元，output 價格是每 100 萬 tokens 0.40 美元；如果用 grounding with Google Search，超過免費額度後會再有額外費用。
Anthropic 的大致價格區間
Anthropic 官方價格頁顯示，Claude Haiku 3.5 的價格是 input 每 100 萬 tokens 0.80 美元，output 每 100 萬 tokens 4 美元；Claude Haiku 3 則是 input 0.25 美元，output 1.25 美元。
用標準型流程試算一次給你看
我們用一個比較像內容團隊真實情況的中間值來算。假設每篇文章平均輸入 8,000 tokens、輸出 10,000 tokens，那每月 100 篇就是輸入 800,000 tokens、輸出 1,000,000 tokens。
如果用 GPT-5.4 mini
輸入 800,000 tokens，大約 0.60 美元。輸出 1,000,000 tokens，大約 4.50 美元。合計大約 5.10 美元／月。
如果用 GPT-5.4 nano
輸入 800,000 tokens，大約 0.16 美元。輸出 1,000,000 tokens，大約 1.25 美元。合計大約 1.41 美元／月。
如果用 Gemini 2.5 Flash-Lite
輸入 800,000 tokens，大約 0.08 美元。輸出 1,000,000 tokens，大約 0.40 美元。合計大約 0.48 美元／月。
如果用 Claude Haiku 3.5
輸入 800,000 tokens，大約 0.64 美元。輸出 1,000,000 tokens，大約 4.00 美元。合計大約 4.64 美元／月。
看到這裡，你可能會覺得模型費比想像中低
這是很多人第一次用官方價格做試算時都會有的反應。因為如果只算純文字 Token，而且流程控制得不錯，每月 100 篇 SEO 文章的模型文字成本，確實可能沒有你想像中高。
為什麼很多人實際體感還是覺得貴
原因通常不是正文模型費本身，而是後面的流程複雜度。當你加上搜尋、外部工具、工作流編排、多輪修稿、失敗重跑、模型分工與人工校稿後，整體成本才會開始被放大。
內容行銷真正昂貴的，往往不是正文本身
所以如果你只問「100 篇文章的模型費多少」，答案可能真的不高；但如果你問的是「100 篇文章要穩定上線、符合 SEO、可管理、能交付」，那就不能只看純文字 Token 價格。
真正要小心的，不是正文，而是附加步驟
內容行銷自動化最容易失真的地方，就是很多團隊只算正文，不算流程。
搜尋功能可能另外計費
如果你的每篇文章都會額外跑搜尋、整理資料、補充上下文，那模型費就不會只是單純的 input 和 output，還會有工具成本或額外 token 消耗。
Batch 和快取可能幫你省很多
如果你做的是高頻量產內容，有些供應商的 Batch 與快取規則，其實有機會把整體成本再壓低。這也是內容團隊在做月預算時，很值得順手一起看的地方。
多輪修稿會把 Token 放大
如果你一篇文章不是一次完成，而是三輪修稿、重寫導言、補 FAQ、重整段落，那總 Token 很快就不是單篇 1 萬多，而會往 2 萬甚至 3 萬以上走。
內容行銷團隊最適合的，不是找最便宜，而是做模型分工
如果你真的每月要做 100 篇文章，通常最推薦的思路不是全部都用最強模型，也不是全部都用最便宜模型，而是分工。
便宜模型做高頻、可標準化工作
像是標題變體、FAQ、Meta 欄位、段落整理、初稿、重複性格式工作，這些通常都很適合交給成本較低的模型。
較高階模型做高價值工作
像是關鍵導言、品牌語氣微調、商業頁段落、高難度主題與需要更高精度推理的內容，這些才比較值得交給較高階模型處理。
這樣做的好處是什麼
好處很直接：你不用讓 100 篇文章從頭到尾都吃同一種成本，而是把較高成本模型留給真正有價值的地方。
對內容團隊來說，預算應該怎麼抓才不容易失真
最實用的做法不是直接問「100 篇文章要多少錢」，而是先定義一篇文章的標準流程。
先定義單篇文章的標準工作流
例如你可以先固定：一篇文章一定包含題目、brief、大綱、正文、FAQ、Meta 欄位和一次修稿。這樣之後你在估 Token 時，才有一個一致標準。
先跑 5 到 10 篇，再往上乘
接著先實跑 5 篇到 10 篇，記下平均 Token 用量，再去乘 100。這樣你抓出來的月預算，會比網路上泛泛而談的公式準很多。
最好的預算算法，不是猜篇數，而是先量一篇
因為你真正要管理的，不是 100 這個數字，而是一篇內容的完整工作流。
哪種團隊最容易低估 AI Token 預算
第一種：只算正文，不算流程
這種團隊最常漏掉 FAQ、Meta、重寫、補段、標題變體與格式調整。
第二種：每一步都靠高階模型
這種不是不能做，而是 ROI 常常不漂亮，因為很多 SEO 文章流程其實可以先用便宜模型完成。
第三種：有搜尋、有工具、有工作流，但沒有追蹤
這種團隊最容易覺得明明單價不高，為什麼帳單一直長，因為真正拉高成本的是整個流程，不是單一模型。
一句話先講結論
如果你每月要產出 100 篇 SEO 文章，純文字 Token 預算通常沒有你想像中高。便宜型或輕量型模型，在只算輸入輸出 Token 的前提下，月成本甚至可能低到幾美元等級；但一旦你的流程加入搜尋、工具調用、多輪修稿、較高階模型混用，整體預算就會明顯往上走。
結語
內容行銷自動化真正要控管的，不是單篇文章，而是整套內容生產流程。當你的目標變成每月 100 篇 SEO 文章，AI Token 就不只是技術費，而會變成內容部門可以被估、被追蹤、被優化的固定營運成本。
你最該先做的，不是急著追最強模型，而是先拆開流程：哪些步驟可以模板化、哪些步驟可以交給便宜模型、哪些步驟值得交給較高階模型、哪些步驟根本不該一直重做。只要流程切得對，AI Token 預算通常比你想像中更容易控。
常見問題
每月 100 篇 SEO 文章，AI Token 一定很貴嗎？
不一定。只算純文字 input 與 output 時，輕量模型的官方價格其實不高。真正讓預算變大的，通常是搜尋、工具調用、多輪修稿與高階模型混用。
估 AI Token 預算時，最容易漏掉什麼？
最常漏掉的是工作流步驟。很多人只算正文，但沒有把 brief、大綱、FAQ、Meta 欄位、修稿與搜尋算進去。
內容行銷團隊最適合哪種模型策略？
通常不是全部都用同一種模型，而是做分工。重複量大、規則清楚的工作可交給便宜模型；高價值段落與高難度主題再交給較高階模型。
為什麼同樣是 100 篇文章，不同團隊預算差很多？
因為每篇文章的流程深度不同。有人只做一次生成，有人會做題目、大綱、正文、FAQ、Meta、修稿與搜尋，Token 用量自然差很多。
AI Token 預算該一次抓死，還是邊做邊調整？
比較好的做法是先抓月區間，再用前 5 到 10 篇文章做校正。這比一開始死抓單一數字更接近真實情況。
這篇和一般 AI Token 費用文差在哪裡？
這篇不是泛談費用、價格或成本公式，而是固定鎖在「內容行銷自動化／每月 100 篇 SEO 文章」這個應用情境，重點是幫內容團隊抓月預算。
資料來源與可信度聲明
本文以「每月產出 100 篇 SEO 文章」這種內容行銷自動化情境為主，整理 AI Token 在實務上的預算估算方式，並參考主流模型供應商公開的官方定價資料，包括 OpenAI API Pricing、Gemini API Pricing 與 Anthropic Pricing。文章重點不是單純比較誰最便宜，而是把內容團隊常見的工作流拆開來看，讓你更容易理解：當 SEO 文章從單篇製作變成固定月產量之後，AI Token 預算到底該怎麼抓，才比較接近實際使用情況。
如果你想先把 AI Token 的基本計價邏輯看懂，也可以先回到AI Token 價格怎麼看？新手先搞懂費用是怎麼來的，先把費用怎麼組成這件事釐清。
如果你想從更完整的角度理解模型比較、費用差異與使用方式，也可以先回到AI Token整理頁一次看。
本篇文章屬於《AI Token 費用》分類
這個分類主要整理 AI Token 的價格、費用、成本估算與預算規劃，適合想看懂模型怎麼計價、不同用法怎麼影響成本，以及個人或團隊該怎麼抓 AI 使用預算的讀者。如果你的問題已經不是「AI Token 是什麼」，而是「這樣用到底要花多少」，那這個分類就是最適合往下延伸閱讀的地方。
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