Hy4 preview报价多少？输入6元输出18元的成本边界在哪

 

如果你是团队里要在预算表上填数字的那个人，这篇是写给你的。Hy4 preview 的 API 报价单只有三行：输入 6 元，输出 18 元，命中缓存的输入 0.3 元，单位都是每百万 tokens。三行数字看着简单，真要填进预算表就会发现远远不够：一次任务到底消耗多少 token？哪个环节最烧钱？业务量翻倍之后账单会不会翻三倍？这篇按预算制定者的视角，把这笔账从报价单一路算到年度预算。

 

报价单三行怎么读

 

Hy4 preview 价格表看着只有三行，内在比例是 1 比 20 比 60，这个比例本身就是一张优化路线图。token 计费规则的第一课也在这里：看比例，别只看单价。

 

先看最便宜的一行：命中缓存的输入，0.3 元。触发条件是你的请求前缀和之前的请求完全一致，这部分内容模型不用重新算，价格直接打到常规输入的 5%。哪些内容适合放前缀？系统提示词、固定的业务规则、长期复用的参考资料，凡是每次请求都不变的内容，都应该钉在请求开头。

 

中间一行是常规输入，6 元。你每次发进去的所有内容都在这里计费，包括系统提示、上下文材料、对话历史和问题本身。它是三行里最容易被低估的，因为很多人以为成本大头在输出，结果发现自己每天都在为重复发送的同一批文档付全价。

 

最贵的一行是输出，18 元。模型生成的每一个 token 都按这个价结算，包括它的推理过程。输出比输入贵三倍有技术原因：输入可以并行处理，输出必须逐个 token 生成，计算资源被持续占用。

 

 

还有一条边界要先划清：这是 API 调用价。通过 WorkBuddy、CodeBuddy、元宝、ima 这些产品使用，走的是各家产品的定价；拿开源权重自己部署，成本结构变成硬件和运维，和这张表无关。做预算前先确认你走的是哪条路。

 

一笔任务的真实账单

 

单价有了，算一笔具体的账才有体感。下面的数字都按公布单价直接推算，实际会有浮动，但数量级可信。

 

以长文档分析为例。一次喂入 10 万 tokens 的材料，生成 2000 tokens 的结论。输入 10 万除以 100 万乘以 6 元，等于 0.6 元；输出 2000 除以 100 万乘以 18 元，等于 0.036 元。单次合计约 0.64 元。

 

这笔账里藏着一个巨大的优化空间：如果这 10 万 tokens 的材料在请求里是重复出现的，比如每天都分析同一批财报，把它们放进缓存前缀，输入成本从 0.6 元直接掉到 0.03 元，单次总成本降到约 0.07 元。同一件事，两种做法，差九倍。

 

再算一笔复杂推理的账。输入 3 万 tokens，模型因为深度推理输出了 3 万 tokens。输入成本 0.18 元，输出成本 0.54 元，合计 0.72 元。对比前面那笔 0.64 元的账，看似任务更简单，钱反而花得更多，原因就是输出膨胀。

 

 

单笔 API 费用几毛钱的差距似乎无所谓，把量乘上去就完全不同了。一个日均 500 次调用的分析系统，缓存用得好和用不好，一年的差距是六位数。Hy4 preview API 费用的厚度，就是这样被使用习惯决定的。

 

最烧钱的三种用法

 

知道怎么省之前，先看钱都是怎么被浪费掉的。三种典型烧法，对照一下自己的团队，也顺便看清大模型降本方法该往哪使劲。

 

第一种，把深度任务原样丢给模型，不设任何输出约束。Hy4 preview 当前有两个已知问题，复杂任务的长思考和过度自我验证，都会让输出 token 成倍膨胀。输出单价 18 元是三档里最高的，等于在最贵的计费项上放任消耗。这类任务恰恰是需要做提示词约束的：写明输出格式、篇幅上限、要不要展示推理过程。

 

第二种，每次请求都携带全量资料，缓存又永远命中不了。典型症状是提示词由代码动态拼接，每次拼出来的内容都有细微差别，前缀比对失败，缓存形同虚设。改法是把不变的内容钉死在请求开头、逐字保持一致，把变化的部分挪到后面。

 

第三种，所有任务不分轻重全走旗舰。简单问答、格式转换这类活，用一个便宜的模型绰绰有余，用旗舰模型干，等于用最贵的计费标准处理最没有技术含量的请求。腾讯自家产品的结构就是答案：Hy4 管专家级任务，Hy3 承担日常主力，DeepSeek 专攻推理。任务分流不是省小钱，是成本结构设计。

 

预算测算的三个系数

 

用法理清了，最后一步是把变量装进算法。大模型成本预算要落地，月度成本等于日均调用量乘以单次均价乘以工作日数，而单次均价由三个系数决定，这三个系数填准了，预算就不会离谱。

 

第一个是输出膨胀系数，即实际输出 token 与预估输出的比值。按官方说明，Hy4 preview 存在长思考和过度自我验证倾向，做预估时建议按 1.5 到 2 倍放大，这是经验估计不是官方数据，跑通第一个月后用真实账单回填修正。输出单价是三档里最高的，这个系数的误差对总预算影响最大。

 

第二个是缓存命中率，介于 0 到 95% 之间。命中率每提高 10 个百分点，输入侧成本大约降一档。新建系统的前两个月命中率通常很难看，因为缓存前缀的积累需要时间，预算里要给这段爬坡期留出余量。

 

第三个是旗舰任务占比，也就是全部调用里真正需要 Hy4 preview 级别能力的比例。这个比例由你的任务分流设计决定，设计得越合理，数字越低。一个健康的结构里，旗舰任务占比超过一半，通常说明分流没做或者没做好。

 

三个系数各填一个保守值和一个乐观值，预算表就能拉出一个区间。跟管理层汇报的时候，给区间比给单点数字可信得多，毕竟这套系统的真实成本，最终是由使用习惯而不是报价单决定的。

 

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