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HOOP · 编排学院 · 第一课

重新认识 Token

Token 是 AI 的「钱、时间、记忆」三合一的最小单位。这一课用我们自己军队的真实账单,告诉你 1 个、1 千个、1 百万个 token 分别能做什么、值多少钱——以及一个反直觉的真相:写字便宜,读书贵。

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Token 是 AI 的"钱、时间、记忆"三合一的最小单位。你点将出征时,每一个将领读的每一句上下文、写的每一行代码,都在按 token 计价。这一课用我们自己军队的真实账单,告诉你 1 个、1 千个、1 百万个 token 分别能做什么、值多少钱——以及一个反直觉的真相:写字便宜,读书贵。

一、Token 是什么

Token 不是"字",是模型眼里的"词块"——一个词、半个词、或一个标点。英文里 1 token ≈ 4 个字符 ≈ 0.75 个单词;中文更密,1 个汉字≈1~2 token。模型不认字母,只认这些块。

"点将出征,睡着觉都在干活" → 约 12 token(每个汉字/标点各一块)

Hoop gives you an army.

"Hoop gives you an army." → 约 6 token(英文一个词常是一块,前面带空格)

记住三个换算锚点,后面全靠它:

1k token ≈ 750 英文词 ≈ 1.5 页 1M token ≈ 75 万词 ≈《战争与和平》全本还有余

二、1 / 1k / 1M —— 能做什么,值多少钱

价格分两种:读(输入)便宜,写(输出)贵约 5 倍。先选一个模型,下面的账单会实时重算。

按模型算:
1
一个 token —— 一个音节、一个标点。单独几乎不做事,是计价的最小格子。
$0.000001$0.000002$0.000005$0.00001 · 写 $0.000005$0.00001$0.000025(约万分之几分钱)$0.00005
1k
一千 token —— 读一封短邮件、写一段~750 词的回答、生成一个简单网页的骨架。
$0.001$0.002$0.005$0.01 · 写 $0.005$0.01$0.025$0.05
1M
一百万 token —— 一整个上下文窗口。读完一部长篇小说、消化一个中型代码库、支撑一个将领干半天活。
$1.00$2.00$5.00$10.00 · 写 $5.00$10.00$25.00$50.00

为什么读比写便宜、还能更便宜:同一段上下文如果被缓存(cache)命中,读的价格再打约 1 折(≈0.1×)。这就是我们编排系统用 durable 队列 + 稳定前缀的原因——让将领反复"读"同一批上下文时,几乎不花钱。

三、各模型价目表

每 100 万 token 的价格(Anthropic 一方 API,2026)。强档只在硬推理/安全用,日常派轻档——这就是"模型分级"省钱的地方。

模型读 $/1M写 $/1M适合派谁
Haiku 4.5$1$5兵/守卫/巡检——量大、简单
Sonnet 5$2$10将领常规活——性价比主力
Opus 5 / 4.8$5$25硬推理/统筹/安全——张良与主将
Fable 5$10$50最难的长程推理,只在必须时

缓存命中的读价约为上表的 0.1×;写价不打折。

四、做一个网页,要多少 token?

大多数人以为"贵在写代码"。其实写出来的那点字很便宜——真正的开销藏在别处(下一节揭晓)。先看纯"写"出一个网页的成本,按 Opus 输出 $25/1M 算:

网页复杂度输出 token写出来的钱
一篇纯文字博客(~800 词)~1,100~$0.03
你正在读的这一页(带设计的单页)~3,500~$0.09
带交互的落地页(表单+动效)~6,000~$0.15
一个 React 小应用(多组件+图表)~25,000~$0.63
一个完整功能模块(前后端)~60,000+~$1.50+

token 数为估算(≈源码字符数÷4);"写出来的钱"只算最后吐出的代码,不含读的成本。

五、真相:写字便宜,读书贵

上一节只算了"写"。但一个将领要写对代码,得先读:读你的指令、读宪法、读代码库、读之前几十轮的对话。这才是账单的大头。看我们军队的真实数据——

写 · 输出

341k token

诸葛亮整轮任务写出的全部代码与文字。约 $8.5。

读 · 输入

185M token

同一个诸葛亮为写对这些而读进的上下文。是"写"的 543 倍。

543 : 1

读:写 ≈ 543 比 1。我们的将领几乎所有的算力,都花在"读上下文"上,而不是"写代码"。这不是浪费——这是智能的形状:想得越周全,读得越多。

这 185M 的读,值多少钱?若全按原价 $5/1M = 约 $925;但因为编排系统让上下文被缓存命中(0.1×),实际只花约 $92.5。缓存在一个将领身上就省了约 $832。这就是为什么"编排"本身是省钱的——不是让 AI 少想,是让它反复读同样的东西时不重复付费。

同一轮里其他将领的真实量级:hcode 读 98M / 写 244k,关羽 读 91.5M / 写 291k——无一例外,读远大于写。当你看账单增长时,增长的几乎全是"读",而读正是缓存能压下去的部分。

六、这一课怎么用

把 token 看成"你军队的口粮",三条实操:

  1. 1 · 分级派将 难活给 Opus,量活给 Haiku

    一个巡检任务用 Opus 是拿 $25/1M 的口粮喂门卫。模型分级不是抠门,是把强档留给真正需要推理的硬仗。

  2. 2 · 让上下文稳定 稳定前缀 = 缓存命中 = 读价打 1 折

    每轮都换指令措辞、插入时间戳,会打碎缓存,让 185M 的读从 $92.5 变回 $925。编排系统的"统一源头"正是为此——上下文越稳,越省。

  3. 3 · 读的成本才是大头 盯"读",不是盯"写"

    想压成本,别让将领少写代码(那本来就便宜),而是控制它每轮要读多少上下文——精准的任务、干净的交接文件,比"写得短"省钱得多。

Token 不是抽象的计费单位。它是你军队的口粮、记忆和时间。看懂它,你就从"用 AI 的人",变成"养一支 AI 军队的主人"。