批量API成本对比器

本地处理

主流服务商的批量接口统一按标准价 5 折 收费，代价是结果在 24 小时内返回（实际常 1–6 小时）。只要业务不需要秒级响应，这笔账几乎必赚。

模型

批量折扣 (%)

输入 token / 请求

输出 token / 请求

请求数量

实时成本($)

批量成本($)

节省($)

节省比例(%)

单个请求($)

模型	标准输入/输出	批量输入/输出	本次任务成本(批量)

实时成本 = 请求数 × (输入 token × 输入单价 + 输出 token × 输出单价) ÷ 1000000；批量成本 = 实时成本 × (1 − 折扣率)。

批量接口换的是什么

批量（Batch）接口的本质是：用时间换钱。你把成千上万条请求打包成一个文件提交，服务商在低峰期用闲置算力慢慢跑，24 小时内交付结果，价格直接打五折。三家主流服务商（OpenAI、Anthropic、Google）都是统一的 5 折。

注意第三行：批量接口有独立的配额池。这意味着它不只是省钱，还能绕过实时接口的速率限制——对需要跑大规模离线任务又不想影响线上服务的团队来说，这一点有时比省钱更重要。

判断标准只有一条：用户是否需要在这个请求里等到结果？聊天机器人、代码补全、实时翻译、Agent 的每一步工具调用——这些一旦走批量，用户会盯着转圈等到崩溃。批量是后台任务的特权，不是所有请求的通用优化。

一个经验门槛：日均请求量超过 1000 条时，批量接口的工程投入通常能在几个月内回本；低于这个量级，优先优化 prompt 长度和缓存更划算。

批量通常单价更低但有延迟，适合离线任务；实时接口响应快、单价高，适合交互场景，按业务时效要求选型。

对比单位任务成本的同时算上等待时间带来的业务影响与重试开销；只为省单价而拖慢关键流程往往不划算。

会。失败请求若已计费、或重试再次计费，都会推高实际成本，估算时应留出一定失败率余量。