AI 小程序的 API 费用，不能只看“每次调用多少钱”，而应按调用量、输入输出 Token、上下文长度和模型类型共同估算。尤其需要区分一次性开发费与持续产生的模型调用费：前者覆盖接口接入、Prompt 调优、知识库和业务集成，后者通常按月或按量结算。若把两者混在项目报价里，正式上线后很容易出现预算失控。
先建立 API 成本模型
用户每次提问都会产生输入 Token，模型生成答案则产生输出 Token。若系统重复发送历史对话、知识库检索内容或较长业务资料，单次输入量会明显增加；回答越长，输出费用也会同步上升。因此，估算时至少要明确四项：
- 预计日活或月活用户；
- 平均每名用户的对话次数；
- 单次请求的输入与输出长度；
- 是否重复携带历史记录和检索内容。
可用“月度调用次数 × 单次输入成本”加上“月度调用次数 × 单次输出成本”的方式建立基础模型，再单独考虑异常重试、长对话和高峰并发。具体单价应以所选模型和供应商的实际计费规则为准，不宜在需求尚未明确时直接承诺固定月费。
影响费用的关键变量
小规模内部使用时，API 费用可能每月只有几百元到几千元；面向大量用户开放后，可能达到每月数千元至数万元。这个区间差异，主要来自用户规模、平均对话长度、模型选择和调用频率，而不是“小程序”这个载体本身。
如果接入 RAG 知识库，还要把检索到的资料作为上下文发送给模型。文档切分不合理、检索内容过长，都会推高输入消耗。对话历史也不应无限累积，可根据业务需要保留必要上下文，否则用户使用时间越长，单次请求成本越高。
报价时必须拆开核对
合同中应分别列明：
- AI 接口接入与开发费用；
- 模型调用费由谁充值、如何结算；
- 是否包含知识库检索产生的额外调用；
- 超出预计用量后的处理方式；
- 调用日志、用量监控和异常重试是否包含在范围内。
更稳妥的做法，是先用真实业务问题进行小规模测试，记录平均输入输出长度，再结合预计用户量测算月度成本。API 预算的核心不是追求一个看似精确的数字，而是让调用量、计费边界和超额责任都能被持续观察和复核。
