Real API Pricing教程：订阅制AI的真实单价排行榜

📌 项目日期：2026年9月 | 数据来源：GitHub官方仓库 | 星数：116+

📋 项目简介

AI订阅方案的宣传价和真实成本差距巨大——"5折优惠"的例子表往往建立在理想缓存命中率上。Real API Pricing 用一个朴素公式拆穿它：真实单价 = 订阅月费 ÷ 每月实际可用token（按4周饱和使用计，输入、输出、缓存token全算），再用帕累托图把各方案排开——对数轴上越靠右越便宜。

它回应的正是每个重度用户都问过的问题：这个订阅到底比按量付费省多少？和 TokenTab花销统计（记录你自己的真实用量）、Caveman省Token技能（降低消耗）组成完整的成本管理三件套；各模型能力差异看 AI模型排行榜。

🔧 方法论（这是它最值钱的部分）

环节	处理
标准负载	美元/积分池与三段式token价格统一换算：97.5%缓存读 + 2.15%新输入 + 0.35%输出
已有实测	仪表盘反推、本地日志、饱和测试、官方绝对token表——不再二次归一化
诚实边界	只有总额+权重百分比而无拆分的，保留观测总数并记录局限，不发明拆分
缓存写	不单独建模；厂商若收缓存写费，可能在换算中高估可用量
GLM Coding Plan	按智谱官方周积分+缓存/输入/输出系数重算，峰/平/谷分列，不照抄官方95%缓存示例

环节

处理

标准负载

美元/积分池与三段式token价格统一换算：97.5%缓存读 + 2.15%新输入 + 0.35%输出

已有实测

仪表盘反推、本地日志、饱和测试、官方绝对token表——不再二次归一化

诚实边界

只有总额+权重百分比而无拆分的，保留观测总数并记录局限，不发明拆分

缓存写

不单独建模；厂商若收缓存写费，可能在换算中高估可用量

GLM Coding Plan

按智谱官方周积分+缓存/输入/输出系数重算，峰/平/谷分列，不照抄官方95%缓存示例

📦 使用

# 纯静态页面，直接访问仓库 Pages 或本地打开 git clone https://github.com/FeiZhuLulu/real-api-pricing.git # 数据在 data/ 目录：conventions.json + 各榜数据 + token-mix审计json # 想贡献新方案：按 conventions 提交你的实测

✅ 使用建议

📚 常见问题

Real API Pricing是什么？

一个开源榜单：真实单价=订阅月费÷每月实际可用token，输入/输出/缓存token全算，用帕累托图呈现各订阅方案的真实性价比。

换算口径是什么？

统一标准负载：97.5%缓存读+2.15%新输入+0.35%输出（对比约定而非厂商真实负载）；已有总token实测数据不再二次归一化，未知拆分则保留总数并记录局限。

怎么用？

看每个排行榜的帕累托图（对数轴，越靠右越便宜）；GLM Coding Plan按峰/平/谷三档重算而非照抄官方95%缓存示例表。