关键是要确认文档Token量是否超过20万：用pdfplumber等工具提取纯文本，再用tiktoken计数器选muse-ember-1.0模型统计；超20万则整单按$0.30/百万计费，未超则按$0.10；可先用dry-run测试预估。
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你需要用Muse Ember一次性解析整份PDF合同或百页技术文档，又担心账单突然飙升——关键不是看每百万Token多少钱，而是得算清输入是否跨过20万Token那条隐形红线。
确认文档实际Token量
把PDF拖进支持文本提取的工具（如pandoc、pdfplumber或Meta官方文档预处理器），导出纯文本后粘贴到token计数器（如https://tiktoken.openai.com/）里选“muse-ember-1.0”模型统计。这一步不能跳，PDF里的图片、页眉页脚、扫描文字都会被忽略或报错，导致计数严重偏低。
注意：直接丢PDF文件给API接口不会自动帮你识别内容类型，【必须提前转成纯文本再提交】，否则请求会失败并照常计费。
判断是否触发阶梯涨价
方法一：查原始计数结果
若显示输入Token ≤ 200,000 → 按标准价$0.10/百万Token计费；
若显示输入Token > 200,000 → 整单按$0.30/百万Token计费，缓存读取也同步跳至$0.012/百万Token。
方法二：用Meta Model API的dry-run参数测试
在请求头加入"X-Dry-Run: true"，发送文档文本，API会返回预估Token数和对应档位价格，不扣费也不消耗配额。
控制成本的实操步骤
第一步：拆分超长文档
对超过80万Token的代码库或法律合集，手动按逻辑单元切分（如按章节、按函数、按条款），每段严格控制在19.5万Token以内，留出5000Token余量防格式字符溢出。
第二步：启用缓存复用系统提示
把Agent角色定义、输出格式模板、字段映射规则等固定文本，先单独调用一次cache_write接口存为缓存ID，后续每次请求带上该ID和"cache_read: true"参数——这部分只收$0.004/百万Token，比重新传入便宜25倍。
第三步：压缩冗余内容
删除PDF转文本后残留的换行符、重复空格、页码、水印字样；对日志类文档，用正则替换掉时间戳前缀（如"2026-11-10T14:22:03Z "→""），可减少12%～18% Token量。
第四步：检查输出长度限制
在请求体中显式设置"max_tokens": 32768，避免模型自由发挥生成冗长解释——Muse Ember默认输出上限是512K，但你的真实任务往往只需几百Token，不设限会导致白花钱。
