总结
- 每个 API 账单的计算方式为：输入 token 数乘以输入费率，加上输出 token 数乘以输出费率。
- 此处费率为每 1M 输入 $0.15，每 1M 输出 $0.50，从预付额度支付。
- 一次典型的简短对话请求成本不到一分钱，每天 20,000 次此类请求每月约为 $198.00。
- 使用 xAI 的公开费率应用同一公式进行比较，并先查看其当前定价。
任何 token 价格的背后公式
语言模型 API 按 token 计费，而非按请求计费。token 是文本块，平均约为英文单词的四分之三。你的提示词被计为输入 token，回复被计为输出 token，两者费率不同，因为生成文本比阅读文本成本更高。
单次请求的成本为：
cost = prompt_tokens / 1_000_000 * input_rate + completion_tokens / 1_000_000 * output_rate这就是你需要的全部算术。费率按每 1M token 报价，因此首先将 token 数量除以一百万。难点在于了解真实的 token 数量，因为对话历史、系统提示和检索到的文档在每次调用时都算作输入。
我们是独立托管服务，并非 xAI 官方 API，因此此处不引用 Grok 的费率。打开 xAI 的定价页面，复制当前的输入和输出数值，并将其代入上述公式以查看你自己的对比结果。
在 $0.15 和 $0.50 单价下，单次请求的费用
我们的费率为每 1M 输入 token $0.15，每 1M 输出 token $0.50。以下是四种请求形态的精确计算。
| 请求类型 | 输入 | 输出 | 成本 |
|---|---|---|---|
| 简短对话轮次 | 500 | 200 | $0.000175 |
| 带历史记录的聊天 | 3,000 | 400 | $0.00065 |
| 检索回答 | 6,000 | 500 | $0.00115 |
| 长文档摘要 | 90,000 | 2,000 | $0.0145 |
取最后一行。90,000 个输入 token 相当于 0.09 百万，因此 0.09 x $0.15 = $0.0135。2,000 个输出 token 相当于 0.002 百万，因此 0.002 x $0.50 = $0.001。总和为 $0.0145，对于填满大部分 100,000 token 上下文窗口的文档来说，费用不到两美分。
上下文窗口将提示词和补全内容合并计算，这就是为什么示例总共在 92,000 个 token 处截止，并留有剩余空间。
从请求到月度账单
单次请求的数值看起来很小，因此请根据你的流量规模进行推算。两种场景展示了范围。
繁忙的聊天应用
假设每天 20,000 次请求，每次包含 1,200 个输入 token 和 300 个输出 token。每日输入 token 数为 24M，即 24 x $0.15 = $3.60。每日输出 token 数为 6M，即 6 x $0.50 = $3.00。每天费用为 $6.60，30 天为 $198.00。
一次性批处理任务
你总结 100,000 篇文章，每篇输入 3,000 token，输出 400 token。输入总量为 300M token，因此 300 x $0.15 = $45.00。输出总量为 40M token，因此 40 x $0.50 = $20.00。整个任务费用为 $65.00，你仅在运行时付费。
注意在批处理任务中，输出仅占 token 总量的 12%，却占账单的近三分之一。输出每个 token 的成本更高，因此长回复比长提示词更快地推高总额。
使用计算器计算你自己的 token 数量
猜测 token 数量是估算不准的主要原因。每个响应都包含使用量块，因此请记录它并计算实际数字。此 Python 代码片段发送请求并打印其成本。
from openai import OpenAI
RATE_IN = 0.15 # USD per 1M input tokens
RATE_OUT = 0.50 # USD per 1M output tokens
client = OpenAI(base_url="https://api.grockapi.com/v1", api_key="YOUR_KEY")
r = client.chat.completions.create(
model="uncensored",
messages=[{"role": "user", "content": "Summarize the plot of Hamlet in 5 lines."}],
)
u = r.usage
usd = u.prompt_tokens / 1e6 * RATE_IN + u.completion_tokens / 1e6 * RATE_OUT
print(u.prompt_tokens, u.completion_tokens, round(usd, 6))在你的产品的十个代表性提示词上运行它，对结果取平均值，然后乘以预期量。你将获得比任何经验法则更准确的预测。响应还包含 X-Balance-USD 头部，因此你可以观察实际余额下降，并据此检查你的计算。
导致账单膨胀的隐藏乘数
大多数估算出错是因为它们将每次请求视为独立的。在聊天中，每一轮都会重新发送整个对话，因此输入随着每条消息增长，而输出保持平稳。
完成一轮 10 轮的聊天。系统提示词为 400 个 token。每个用户消息为 100 个 token，每个回复为 200 个 token，因此每轮增加 300 个 token 的历史记录。第 k 轮的输入为 400 + 300 x (k - 1) + 100，即 200 + 300k。十轮总和为 2,000 + 300 x 55 = 18,500 个输入 token。输出为 10 x 200 = 2,000 个 token。
- 输入：0.0185M x $0.15 = $0.002775
- 输出：0.002M x $0.50 = $0.001
- 总计：整个对话 $0.003775
如果每轮假设 500 个输入 token，总共将给出 5,000 个输入 token。实际数字高出 3.7 倍。其他需要关注的乘数是工具调用往返，其中每次工具调用结果都会触发另一个请求，该请求再次携带完整历史记录，以及你自己的代码中的重试循环，它们在超时后重新发送大型提示词。
与 Grok 的账单进行比较
为了公平比较，请在两端使用相同的 token 组合。取你上面测量的配置，获取 xAI 当前的输入和输出费率，并以与聊天应用示例相同的方式计算月度数字。检查其定价页面是否列出了针对你使用模式的额外行项目，如折扣或附加费，并将其包含在内。
价格是其中一个因素。两项服务运行不同的模型，因此更便宜的账单只有在答案符合你的用途时才是优势。如果你需要 xAI 自己的模型，其 API 是获取它们的唯一方式。如果你需要一个针对合法成人用途进行无内容拒绝优化的模型，我们托管的开放权重模型是相关的比较对象。有关该选择的背景，请参阅我们的 无审查 Grok 风格模型指南。
减少 token 支出的五种方法
- 截断历史记录。 在每次调用时重新发送 20 轮聊天会成倍增加输入成本。保留滚动窗口或旧轮次的简短摘要。
- 限制回复长度。 当你知道答案应该很短时，设置
max_tokens。此处它是可选的，但它能防止失控的回复消耗 5,000 个 token。 - 使用停止序列。 一旦格式完成，
stop字符串就会立即结束生成。 - 缓存检索。 如果许多用户问相同的问题，将答案存储在你自己的数据库中。
- 缩短系统提示词。 100,000 次请求中的 1,500 token 提示词相当于 150M 输入 token，即 $22.50，在用户文本之前。
失败或被拒绝的请求不会计费，因此错误后的重试不会增加账单。
你的支付方式
计费采用预付额度按量付费模式。没有订阅，且额度永不过期。你可以充值 $20 到 $500 之间的任意整额，从 $50 起有 5% 的奖金，从 $100 起有 10% 的奖金，从 $200 起有 15% 的奖金。因此，$100 的充值将提供 $110.00 的额度。支付方式为加密货币，支持 TRC20 网络上的 USDT 或 Base 网络上的 USDC。
根据表格，每次包含历史记录的聊天请求费用为 $0.00065，$20 的额度可覆盖超过 30,000 次请求。查看 定价页面 了解当前的充值档位，阅读 API 文档 了解接口，或 获取 API 密钥 并领取 $0.50 免费试用额度以验证你自己的计算结果。
确定首次充值金额
- 确定计量单位。 一次对话、一份文档或一次用户操作。
- 进行测量。 对 50 个真实样本记录
usage数据，并计算平均输入和输出 token 数量。 - 乘以用量。 使用预期的每日单位数量，以及最繁忙那天的数据，而非平均值。
- 增加余量。 预留 25% 的余量以覆盖增长需求以及随时间变长的提示词。
- 充值以匹配预算。 根据预算确定充值金额，而不是反过来。
将上述步骤应用于聊天应用。基础数字为每月 $198.00。加上 25% 的余量，变为 198 x 1.25 = $247.50。$200 的充值带有 15% 的奖金，因此提供 $230.00 的额度，这足以覆盖每天 $6.60 的费用，持续近 35 天。每月两次充值即可覆盖全部预算并略有剩余，且由于额度永不过期，剩余余额将自动转入下个月。
更多指南
常见问题
grock uncensored 与 Grok 相同吗？ 不。grock uncensored 是一个独立的开放权重模型。它不由 xAI 或任何其他主要厂商生产。它针对无审查输出进行了调整，但运行在其自己的架构上。
我可以在商业项目中使用此 API 吗？ 可以。你可以将输出用于任何合法用途。商业使用没有限制。该模型不主张对你生成文本的所有权。
我如何为额度充值？ 进入仪表板。选择加密货币支付。选择 TRC20 上的 USDT 或 Base 上的 USDC。发送 $20 到 $500之间的期望金额。额度将立即到账。奖励额度会根据金额自动应用。
如果我操作失误怎么办？ 额度不予退款。额度永不失效。如果发生重复扣款，请使用支持页面解决该问题。支持团队将审核该笔交易。
