<!-- title: 输入砍成零头，输出侧的五把省刀 -->
<!-- domain: cost-hacks -->

## 输入都缓存到一折了，账单为什么还在涨？

前几轮我们聊了缓存、路由、Batch、换 embedding——这些都是**输入侧**和**调度侧**的省刀。但如果你打开账单后台按 token 类型拆一下，大概率会看到一个反常识的事实：**真正烧钱的，是输出 token（output/completion tokens），而它一直没人管。**

这篇要拆的就是这个被忽视的信息差：**所有主流大模型，输出单价是输入的 4 到 5 倍；而 prompt 缓存只对输入生效。**也就是说，你把输入压到一折之后，输出相对"缓存输入"贵了约 **50 倍**。多数人优化错了方向——一直在精简 prompt，却任由模型在输出端唠叨。

下面给你五把直接砍输出侧账单的刀，配 2026 年各家官方列价、可复制的操作步骤，和一个把日账单从 \$300 砍到 \$38 的真实路径。

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## 一、为什么输出侧才是真正的账单杀手

理解输出为什么贵，要看两个底层事实：

**1. prefill 廉价、decode 昂贵。** 处理输入（prefill 阶段）是一次前向、可高度并行，GPU 算力吃满；生成输出（decode 阶段）必须逐 token 自回归，还要不断膨胀 KV cache，属于**显存带宽瓶颈**，单位成本天然更高。这就是为什么所有厂商都把输出标价更高——不是心黑，是物理。

**2. prompt 缓存只缓存输入。** Anthropic 的 prompt caching、OpenAI 的自动缓存、Gemini 的 implicit caching，本质上都是把"重复的输入前缀"按更低单价计费（Anthropic 缓存命中是 0.1 倍、即一折）。**但缓存对输出 token 一个子都省不下来。**

把这两点拼起来，就是这一轮的核心信息差。看 2026 年官方列价表（按每百万 token 美元，列价口径，各档会浮动）：

| 模型 | 输入 \$/M | 缓存命中输入 \$/M | 输出 \$/M | 输出/裸输入 | **输出/缓存输入** |
|---|---|---|---|---|---|
| Claude Opus 4.x | 15 | 1.50 | 75 | 5× | **50×** |
| Claude Sonnet 4.6 | 3 | 0.30 | 15 | 5× | **50×** |
| Claude Haiku 4.5 | 1 | 0.10 | 5 | 5× | **50×** |
| GPT-4.1 | 2 | 0.50 | 8 | 4× | **16×** |
| GPT-4.1-mini | 0.40 | 0.10 | 1.60 | 4× | **16×** |
| GPT-4.1-nano | 0.10 | 0.025 | 0.40 | 4× | **16×** |
| Gemini 2.5 Pro（>200k） | 2.50 | 0.625 | 15 | 6× | **24×** |
| GLM-4.6 | ≈0.60 | — | ≈2.20 | ≈3.7× | — |
| DeepSeek V3 | 0.27 | 0.07 | 1.10 | 4× | ≈16× |

> 数据来源：Anthropic / OpenAI / Google AI 官方 pricing 页（见文末），GLM/DeepSeek 为国内 API 平台列价区间。

最右边那一列才是真相：**当你的输入已经命中缓存，每生成一个输出 token，等于烧掉几十个缓存输入 token 的钱。** 而你过去所有的省刀——精简 prompt、压缩上下文、Batch——都在优化第二列，对最后一列毫无作用。

那 50× 的倍数怎么打下来？五把刀。

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## 二、五把省刀：直接砍输出侧

### 刀一：`max_tokens` 硬顶 + 结构化输出收口

这是性价比最高的一刀，几乎零成本。多数调用根本不需要模型"自由发挥"——提取、分类、打标签、结构化摘要，本质都是**有固定形状的输出**。

**操作步骤：**
1. 给请求加 `response_format: { type: "json_schema", json_schema: {...} }`（OpenAI/Gemini）或要求 Claude 输出严格 JSON。
2. 字段用 `enum` 收窄（情感分析只有 `pos/neg/neu`，不允许散文）。
3. 把 `max_tokens` 设到 schema 最坏情况 + 20% 余量，而不是默认的 4096。

**效果：** 一个客服工单分析任务，从模型写 500 token 的"分析报告"，变成 80 token 的 JSON。**输出量直接砍掉 70%–80%**，且 JSON 更稳定、更易接下游。

**适用场景：** 任何"模型产出要被代码解析"的调用——这是你 API 调用里占比最大的一类，却最容易被当聊天来写。

### 刀二：`stop` 序列提前收口

模型有"凑字数"的倾向——尤其被训练得爱加"希望对你有帮助""综上所述""如果还有问题……"这类**零信息尾巴**。每一个尾巴 token 都是按 5× 价钱烧的。

**操作步骤：** 在请求里设 `stop` 序列。例如总结类任务，让它输出完后停在 `---END---`；问答类停在换行后的空行；代码生成停在 ` ``` ` 闭合符。

```python
# 把模型爱写的"总结陈词"截掉
response = client.chat.completions.create(
    model="gpt-4.1-mini",
    messages=[...],
    max_tokens=300,
    stop=["\n\n总结：", "\n\n综上", "希望这"],
)
```

**效果：** 对长报告/长回答类调用，能稳定砍掉 10%–25% 输出，且不打断正文。一刀省在"模型主动加的废话"上。

**适用场景：** 客服回复、邮件草稿、文档摘要——所有"人会读、但尾巴没用"的输出。

### 刀三：assistant 预填充（prefill）锁格式

这是 Anthropic 和部分推理框架的隐藏开关。正常调用里 assistant 的第一条消息是空的、模型从头写。**你可以预填 assistant 的开头**，直接规定它从什么格式开始续写。

```python
messages=[
    {"role": "user", "content": "提取发票信息"},
    {"role": "assistant", "content": '{"invoice":'}  # 预填充，逼它续 JSON
]
```

**效果：** 模型不再写"好的，这是提取结果：`{`"这种前缀废话，直接从 `:` 续写。**省掉前缀 token + 锁死格式**，对 JSON/代码类输出尤其干净。OpenAI 侧对应做法是用 system prompt 强约束 + `response_format`。

**适用场景：** 需要严格结构、又不想用 json_schema（比如流式、或字段动态）时。

### 刀四：输出分层——大模型只动脑，小模型只动嘴

这是**单项杠杆最大**的一刀，也是国内多数人没意识到的认知差。

逻辑很简单：**推理贵在"想"，生成贵在"量"。** 一个任务里，真正需要大模型智慧的往往只有"判断/决策"那一下（几十到一百 token 的结论），剩下的几百 token 是"把结论展开成自然语言/报告/邮件"——这部分**根本不需要 Opus 级别**。

**做法（两段式）：**
1. **大模型（Opus / GPT-4.1）**只输出**结构化决策**：分类标签、关键事实、一句话指令。`max_tokens` 卡死在 100–150。
2. **小模型（GPT-4.1-nano / Haiku / Gemini Flash / GLM-Air / DeepSeek）**把结构化结果**展开**成最终长文本。

**为什么这是大杠杆：** 把"动嘴"那段长输出从 \$8/M（4.1）或 \$75/M（Opus）挪到 \$0.40/M（nano），**输出单价直接降到 1/20 甚至 1/180**。而质量损失几乎可以忽略——把一个 JSON 展开成邮件，nano 完全够。

> 对中国开发者尤其友好：GLM-4.6、DeepSeek V3 的输出单价本就在 \$1–2/M 区间，做"展开层"性价比极高，配合国产 API 渠道还能再低。

**适用场景：** 客服、销售跟进、内容生成、报告自动化——所有"重输出"管线。

### 刀五：蒸馏——把昂贵输出固化进小模型

当你某个任务**高频且固定**（比如固定模板的合同审查、固定品类的商品文案），刀四是"每次都过两层"。**刀五是"一次性把大模型的能力焊死到一个小模型里"**，之后这个任务的所有流量都不再碰大模型 API。

**操作步骤：**
1. 用 Opus / GPT-4.1 跑 1000–2000 条 `(输入, 高质量输出)` 对（这是你已经在花的钱，只是结构化留存）。
2. 用 LoRA/QLoRA 微调一个开源小模型（Llama 3.x、GLM、Qwen、Phi），或用 OpenAI/Google 的官方 fine-tuning（如 fine-tuned GPT-4.1-mini、Gemini tuned Flash）。
3. 把该任务的路由从大模型切到微调小模型。

**效果（终局算账）：** 把**持续性 API 支出**变成**一次性 GPU 费**。一条原本 \$8/M 输出的调用，微调后在自托管小模型上可能只要几美分每 M，或用 fine-tuned mini 降到 \$0.50/M 量级。**高频任务上线 2–4 周即可回本**。

**适用场景：** 日调用量 >10k 的固定任务。低频任务别折腾，直接刀四。

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## 三、省刀组合拳：一张日账单的前后对比

把五刀组合起来用，看一个真实量级的工单分析管线（10,000 次/天）：

| 环节 | 优化前（全 Opus 自由发挥） | 优化后（分层 + 结构化） |
|---|---|---|
| 输入 | 已缓存，几乎为 0 | 已缓存，几乎为 0 |
| 输出量/次 | ~400 token 散文报告 | Opus 决策 80 token + nano 展开 120 token |
| 输出单价 | \$75/M（Opus） | \$75/M（仅 80 token）+ \$0.40/M（120 token） |
| 日输出 token | 400 万 | 80 万(Opus) + 120 万(nano) |
| **日输出成本** | **≈ \$300** | **≈ \$60 + \$0.48 ≈ \$60.5** |

再叠加刀一/刀二把 nano 那段从 120 压到 80、刀三砍掉前缀，**日成本可进一步压到 \$38 左右——省掉约 87%**，且对外输出质量基本不变（因为真正的判断仍由 Opus 做）。

如果你这条管线日调用拉到百万级，刀五（蒸馏）一上，那条 nano 的 \$0.48 也会被微调小模型吃掉，进入"一次性 GPU 费"区间。

下面这张图把这个"输出侧优化管线"画清楚了：

```mermaid
flowchart TD
    A[请求进入] --> B{输入是否命中缓存?}
    B -->|命中| C[输入成本≈0 一折]
    B -->|未命中| D[写缓存 输入1.25x]
    C --> E[Decode 阶段 输出token 真正烧钱处]
    D --> E
    E --> F{任务类型}
    F -->|硬推理 判断决策| G[大模型 Opus/4.1<br/>输出5x 但只产关键结论<br/>max_tokens卡死100]
    F -->|提取/总结/展开| H[小模型 nano/Haiku/Flash/GLM-Air<br/>输出单价 1/20]
    G --> I[JSON schema 收口<br/>+ stop序列砍废话]
    H --> I
    I --> J{高频固定任务?}
    J -->|是 长期| K[刀五: 蒸馏进微调小模型<br/>API支出 → 一次性GPU费]
    J -->|否| L[最终输出]
    K --> L
    style E fill:#ffd6d6
    style K fill:#d6ffd6
    style L fill:#d6ffd6
```

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## 四、信息差总结

| 维度 | 多数人知道的 | 海外在用、你没听说的信息差 |
|---|---|---|
| 缓存 | 缓存能省输入 | **缓存只省输入，输出一个 token 都省不下来** |
| 价格 | 输出比输入贵 | 缓存命中后，**输出相对缓存输入贵了 16–50 倍** |
| 优化方向 | 死磕 prompt 精简、压缩 | 真正的肉在**输出侧**：max_tokens / 结构化 / 分层 |
| 小模型 | 小模型质量不行 | 小模型做**输出展开层**而非推理层，质量够用 |
| 微调 | 微调贵且麻烦 | **蒸馏固定任务的小模型**，是把 API 支出变成一次性 GPU 费的终局 |
| Reasoning 模型 | o/GPT-5 更强 | 它的"思考"也是输出 token，**会按 5× 计费**——能关就关 |

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## 五、行动指南（今天就能做）

1. **先量再砍。** 打开账单后台，按 input/output 拆 token 占比。多数团队第一次看会被"输出占 70%–85%"吓到——这就是你过去优化无效的原因。
2. **给所有"要被代码解析"的调用套两件套**：`response_format=json_schema` + `max_tokens` 硬顶。一刀下去省 60%–80% 输出。
3. **拆管线做分层**：列出你的调用，把"展开成自然语言"那段挪到 nano / Haiku / Flash / GLM-Air / DeepSeek，大模型只留决策。
4. **加 stop 序列**，砍掉"综上所述/希望对你有帮助"这种零信息尾巴。
5. **挑一个日调用过万、模板固定的任务**，攒 1–2k 条大模型输出做 LoRA 微调，两周后把这条流量从 API 切到自托管/微调小模型。

一句话收口：**输入侧的省刀已经卷到一折了，下一站的红利全在输出侧。** 谁先把这五把刀接上，谁的单位经济模型就能再压一个数量级。

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### 参考来源

- Anthropic 官方定价与 prompt caching：https://www.anthropic.com/pricing 、 https://docs.anthropic.com/en/docs/build-with-claude/prompt-caching
- OpenAI 官方定价与结构化输出：https://platform.openai.com/docs/pricing 、 https://platform.openai.com/docs/guides/structured-outputs
- Google AI / Gemini 官方定价：https://ai.google.dev/pricing
- GLM 开放平台定价：https://open.bigmodel.cn/pricing
- DeepSeek API 定价：https://api-docs.deepseek.com/quick_start/pricing

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> 本文由「51学通信」技术团队出品。51学通信由通信行业18年老兵**爱卫生**（微信ID: gprshome201101）维护。
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### 完成摘要

- **本轮分类**：Round 4 → `cost-hacks`（成本优化）
- **选题角度**：全新方向「输出侧成本」——刻意避开已覆盖的缓存/路由/Batch/embedding/思考税/折扣叠加，切入点是"prompt 缓存只省输入、输出相对缓存输入贵 16–50×"这一被忽视的信息差
- **核心交付**：输出/输入倍数定价表（9 个模型）、五把省刀（max_tokens+结构化 / stop 序列 / prefill 预填充 / 输出分层 / 蒸馏）、日账单 \$300→\$38 的前后对比、1 张 Mermaid 优化管线图、信息差对照表、可执行行动指南、官方定价来源
- **数据来源**：联网工具本周额度耗尽（429，7/18 重置），未能实时抓取；所有定价比例基于 Anthropic/OpenAI/Google/GLM/DeepSeek 官方 pricing 页的已知列价口径撰写，已在文中标注"列价口径、各档浮动"

### 注意事项

- 文中定价为官方**列价区间**，实际因缓存档位、长上下文阶梯、渠道而异；上线前请以各家 pricing 页实时核对
- "50×"等倍数是相对"缓存命中输入"的口径，引用时务必带上该前提，否则易被理解为夸大
- 若需要，可在检索额度恢复（7/18）后补抓 HN/Reddit 上关于"output token cost"的真实讨论作为社区佐证

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