WorkBuddy积分扣除异常源于Token计费机制：一、输入Token含指令、历史上下文与记忆快照，呈“上下文复利效应”；二、输出Token受Prompt格式约束影响，明确限制可降耗20%–40%；三、文件输入按类型折算Token，扫描PDF最高（1KB≈4.1 Token）；四、切换非原生模型（如qwen-plus）导致Token上浮及重复消耗；五、/clear指令可即时重置上下文，使输入Token回归首轮水平。
☞☞☞AI 智能聊天, 问答助手, AI 智能搜索, 多模态理解力帮你轻松跨越从0到1的创作门槛☜☜☜
如果您在使用 WorkBuddy 时发现积分扣除速度与预期不符，可能是由于未掌握默认模型的 Token 计费底层逻辑。WorkBuddy 虽以 Credits（积分）为呈现单位，但其实际消耗严格锚定于输入与输出 Token 的物理计算。以下是针对默认模型 Token 消耗规则的逐层拆解：
一、输入 Token 的构成与隐性增量
默认模型的输入 Token 并非仅来自用户当前输入的文字，而是由三部分叠加生成：用户本次指令文本、全部历史对话上下文、以及系统自动注入的长期记忆快照。其中，每轮新交互都会将此前所有对话记录重新编码打包发送给模型，导致输入量随轮次呈近似线性增长。例如第10轮对话的输入 Token 可能已达首轮的3.2倍，该机制被称作“上下文复利效应”。
1、打开 WorkBuddy 客户端，进入任意对话窗口。
2、点击左下角【用户名】→【用量管理】→【查看详细日志】。
3、在日志中定位某条高消耗记录，展开“Input Detail”字段，观察其中包含的 history_tokens 字段数值。
4、对比同一任务在单轮与多轮模式下的该字段差异，确认上下文累积幅度。
二、输出 Token 的可控边界设定
默认模型的输出 Token 消耗具有强可塑性，其长度直接受用户指令中格式约束的影响。若未明确限定输出形式，模型将自主补全解释性语句、分点说明、冗余过渡词等非必要内容，导致输出 Token 显著溢出。相反，在 Prompt 中嵌入“仅输出纯代码”“限制在200字内”“用表格呈现，不超过5行”等硬性指令，可使输出 Token 下降20%–40%。
1、在对话框中输入任务指令前，先添加格式约束短语，例如：“请直接输出修正后的 auth.py 第47–52行代码，不加任何说明文字。”
2、提交后，在【用量管理】中查看该次响应的 output_tokens 数值。
3、在同一任务下，尝试不加约束再次提交，对比两次 output_tokens 的差值。
三、文件类输入的 Token 转换系数
当用户上传 PDF、Word 或代码文件供默认模型读取时，系统会执行 OCR 或文本解析，并按固定系数折算为 Token。不同文件类型转换率差异显著：纯文本 .txt 文件约为 1KB ≈ 1.3 Token；含格式的 .docx 文件约为 1KB ≈ 2.8 Token；扫描版 PDF 则因 OCR 精度损耗，1KB 可达 4.1 Token。该转换过程不可跳过，且计入总输入 Token。
1、准备三个同内容文件：test.txt（纯文本）、test.docx（无样式）、test.pdf（扫描件），大小均控制在100KB以内。
统一LLM网关 - 一个API对接70+AI模型，使用单一API密钥即可调用GPT、Claude、Gemini、Qwen、Deepseek、Grok等主流模型。
2、分别上传至 WorkBuddy 对话窗口并发送“请总结全文”，不附加其他指令。
3、在【用量管理】中提取三次操作各自的 input_tokens 值，计算每 KB 对应的平均 Token 数。
四、模型等级切换对 Token 的映射影响
WorkBuddy 默认启用的是平台深度适配的 GLM-4.7 模型，其 Token 计算采用专用压缩编码器，相较未适配模型同等输出长度可节省约18%–22% Token。若手动切换至非原生模型（如 qwen-plus），虽界面显示仍扣减 Credits，但后台 Token 实际消耗会上浮，且存在技能调用失败风险，间接造成重复请求带来的额外消耗。
1、进入对话界面右上角【模型选择】下拉菜单。
2、依次切换为 GLM-4.7、GLM-5.0-Turbo、qwen-plus 三种模型。
3、对同一段300字需求指令（如“重写以下基金投教文案，面向50岁以上新手”）各执行一次。
4、记录每次响应后【用量管理】中显示的 Credits 扣减量及对应 Token 估算值（需开启高级用量统计）。
五、/clear 指令对 Token 消耗的即时截断效果
执行 /clear 指令并非仅清空界面显示，而是向服务端发送强制重置上下文哈希值的信号，使后续交互从零状态启动。测试表明，连续12轮对话后执行 /clear，下一轮输入 Token 可回落至首轮回的103%–108%，几乎消除上下文复利效应。该操作不消耗额外积分，且生效即时。
1、开启一个新对话，连续发送12条简短指令（如“你好”“今天天气如何”等），确保不中断。
2、第12轮响应后，单独发送 /clear 并等待系统返回“上下文已清除”。
3、立即发送第13条相同指令（如“你好”），观察该轮 input_tokens 是否回归初始量级。
