一文读懂：Credits 与 Tokens 到底是什么关系？

文章推荐 :AI工具的使用https://mp.weixin.qq.com/s/WEPv1DpWihtlnClANo0oAg很多开发者都会有一个疑问Credits 和 Tokens 到底是什么它们之间怎么换算本文将彻底厘清这两个核心概念。一、TokensAI 模型的原材料Tokens 是模型处理文本或图像时的基本单位。可以把它理解为 AI 的原材料——模型每读一段话、每生成一段回答都在消耗 Tokens。Tokens 并非一个笼统的数字它细分为三类类型含义举例输入 Tokens发给模型的内容Prompt、上下文、代码等输出 Tokens模型生成内容回答、续写、分析结果等缓存 Tokens重复利用的上下文多轮对话中反复出现的系统提示词等其中缓存 Tokens特别值得关注——它的成本远低于输入 Tokens意味着合理利用缓存可以显著降低消耗。二、Credits平台的统一货币如果 Tokens 是原材料那 Credits 就是购买原材料的货币。Credits 是 Token Plan 的统一计费单位。每个坐席套餐会提供固定的月度 Credits 额度例如标准坐席提供 25,000 Credits/月。每次调用模型平台会根据实际消耗从 Credits 额度中扣除相应数量。核心规则所有模型调用均按 Credits 扣费而非直接按 Token 数量计费。三、Credits 与 Tokens 的关系没有固定汇率这是最容易被误解的一点——Credits 和 Tokens 之间没有固定的换算比例。不能简单地用1 Credit X Tokens来计算。为什么因为 Credits 的消耗受多个因素动态决定所选模型调用 qwen3.6-plus 和调用 glm-5同样的 Token 数量Credits 消耗不同。输入/输出 Tokens 的数量处理越多 Tokens消耗越多 Credits。是否启用缓存缓存命中时对应的 Tokens 成本远低于普通输入 Tokens。是否开启思考模式或调用工具如启用深度思考、图像生成等会额外增加消耗。用一个生活化的比喻Credits 是钱包里的钱Tokens 是加油站的油量。加同样的油同样的 Tokens92号和98号汽油不同的模型价格不一样办了会员卡启用缓存还能打折。四、一个真实案例以 qwen3.6-plus 模型为例一次典型请求的消耗如下组成部分Token 数量消耗 Credits输入 Tokens8,349~1.67缓存 Tokens40,794~0.82–1.63输出 Tokens573~0.69合计49,716~3.18–4从这个案例可以看出两个要点缓存 Tokens 占了大头40,794 / 49,716 ≈ 82%但消耗的 Credits 仅占一小部分——这正是缓存的价值所在。同样的 Token 总量换个模型或换个场景Credits 消耗可能完全不同。五、25,000 Credits 大概能用多久基于上面的示例我们可以做一个粗略估算若每次请求消耗约 4 Credits → 25,000 Credits ≈6,250 次调用对应 Token 总量 ≈ 6,250 × 49,716 ≈3.1 亿 Tokens但请注意这仅仅是参考值。实际消耗因模型选择、任务复杂度、缓存命中率等因素差异极大。建议通过阿里云百炼控制台进行小规模测试获取真实的消耗数据。六、省 Credits 的三个实用技巧善用缓存多轮对话中保持系统提示词一致提高缓存命中率缓存 Tokens 的成本远低于输入 Tokens。压缩上下文使用上下文压缩功能如 Qoder 的上下文压缩减少输入 Tokens 数量。按需选模型简单任务选轻量模型复杂任务再上高性能模型——模型越强单次消耗越高。总结CreditsTokens本质统一计费货币模型处理的基本单位作用扣费依据衡量输入/输出/缓存的数据量关系无固定换算比例由模型、Token量、缓存、功能开关等因素动态决定一句话记住Credits 是货币Tokens 是原材料花多少钱取决于买什么油、加多少油、有没有会员卡。