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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、Tokens：AI 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：

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：

1. 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。
2. 输入/输出 Tokens 的数量：处理越多 Tokens，消耗越多 Credits。
3. 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。
4. 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 Tokens），92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：

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

1. 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。
2. 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。
3. 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

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。