纳米AI API调用的Token消耗无固定值，完全取决于输入内容（含system prompt、历史对话、当前消息及元数据）和输出长度；中文1字≈1.3–1.8 Token，英文0.75词/Token，输出单价为输入的3–5倍且不可压缩。
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纳米AI API调用的Token消耗量完全取决于你发送的具体内容和模型返回的响应长度，不存在固定值——发一个“你好”和上传20页PDF再让模型逐段总结，消耗可能相差上万倍。
输入Token怎么算
所有你传给API的内容都计入输入Token：包括system prompt、历史对话、当前user message，以及任何附带的JSON结构、代码块或base64编码的文件元数据。
中文文本按字估算时，【1个汉字≈1.3–1.8个Token】，标点、空格、换行符也单独计费；英文单词平均0.75 Token/词，但缩写（如“API”）和特殊符号（如“→”“✅”）往往各占1 Token。
这一步操作起来很简单，直接把文件拖进去就行。
输出Token由什么决定
模型生成的每一个字符、标点、空格、缩进、换行，全部算输出Token。生成1000字中文回复，实际消耗通常在1300–1800 Token之间。
输出价格普遍是输入的3–5倍，【生成阶段不可跳过，且无法压缩】，所以控制输出长度比精简提示词更直接影响成本。
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如何快速估算单次调用消耗
方法一：用官方Tokenizer工具实时验证
访问纳米AI控制台 → 进入「调试沙盒」→ 粘贴你的完整请求体（含system + user + history）→ 点击「预估Tokens」，页面底部立即显示input/output预估值。
方法二：启用usage回传字段
在API请求头中加入 X-Return-Usage: true，响应体里会多出 {"usage":{"prompt_tokens":127,"completion_tokens":419,"total_tokens":546}} 字段。
方法三：本地粗略估算
中文输入字数 × 1.5 → 输入Token；预期输出字数 × 1.6 → 输出Token；两者相加即总消耗。误差通常在±12%以内。
高频踩坑点
第一步：检查是否无意携带冗余上下文
多轮对话中若未主动截断history，旧消息会持续累积输入Token，一次调用可能隐含300+ Token浪费。
第二步：确认是否启用了自动补全或流式响应
开启stream=true时，即使你只读取前50字符，模型仍按完整生成内容计费——【流式不省Token，只省等待时间】。
第三步：排查base64图像编码膨胀
一张1MB PNG转base64后约1.3MB字符串，仅编码本身就会吃掉30万+ Token，远超图像实际语义信息量。
