Il prezzo di ogni mille chiamate API alle dimensioni del tuo token.
Una singola chiamata costa una frazione di centesimo: non ha senso finché non si moltiplica per il volume. Il costo per 1.000 rende leggibili le differenze di modello. Stima del carico di lavoro completo sul Stima dei costi delle app AI.
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IL Calcolatore del costo per 1.000 richieste trasforma l'utilizzo dei token per richiesta e i prezzi dei token del tuo modello nel costo in dollari di ogni mille chiamate API. Inserisci quattro valori: token di input per richiesta, token di output per richiesta, IL prezzo di input per 1 milione di token, e il prezzo di uscita per 1 milione di token. Lo strumento moltiplica ogni conteggio di token per il tasso corrispondente per milione, somma i lati di input e output per ottenere il costo di una singola richiesta, quindi lo aumenta di 1.000. Il risultato è un numero unico e comparabile – il costo per 1.000 richieste – su cui è molto più facile ragionare rispetto a frazioni di centesimo per chiamata.
Questo è importante perché le fatture API crescono con il volume e il costo per richiesta lo è sembra banale diventa significativo una volta moltiplicato per il traffico reale. Il compromesso chiave da tenere d’occhio è questo i token di output di solito costano molte volte di più dei token di input, quindi una risposta dettagliata può dominare il totale anche quando il tuo messaggio è breve. Prima di impegnarti in un modello, esegui le dimensioni realistiche dei token attraverso la calcolatrice e confronta un modello più economico con uno più costoso allo stesso volume; la riduzione della lunghezza dell'output o il limite dei token di risposta spesso riducono il costo per 1.000 in più rispetto al cambio di fornitore.
Costo per richiesta = token di input × prezzo di input + token di output × prezzo di output (per milione). Moltiplica per 1.000 per ottenere la cifra per mille: l'unità in cui viene calcolata la maggior parte dei budget API.
I costi per richiesta sono minuscole frazioni di centesimo difficili da confrontare. Per 1.000 è la scala in cui le differenze tra i modelli diventano evidenti e quantificabili.