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扣子

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AI 编程计费项
内置集成费用
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内置集成费用

内置集成费用是你在开发 AI 编程项目时，使用了扣子编程已经打包好的各种 AI 功能和服务所产生的费用。这些内置功能就像已经准备好的“即用工具箱”，直接取用即可增强应用的能力，但使用它们会产生相应的费用。
目前主要涉及的计费服务包括：

  • 大语言模型调用：调用豆包、Kimi、DeepSeek等模型，进行对话、生成内容等。
  • 图像生成：调用模型进行文生图或图生图。
  • 视频生成：调用模型生成有声或无声视频。
  • 语音功能：调用模型进行语音识别和语音合成。
  • 联网搜索：调用工具实时联网检索信息。
  • 内容处理：调用工具剪辑视频。

说明

分享 AI 编程项目给他人使用时，产生的相关费用均从项目开发者账户中抵扣。

大语言模型

计费公式

扣子的大语言模型根据模型推理时消耗的 token 数量计费，计费公式如下：

模型费用 🟰 输入单价 ✖️ (输入token ➖ 缓存命中token)
➕ 缓存命中单价 ✖️ 缓存命中token
➕ 缓存存储单价 ✖️ 缓存存储token
➕ 输出单价 ✖️ 输出token

在大语言模型中，token 是文本处理的基本单位，token 可以是单词、字符、子词片段或其他形式的文本片段，具体的划分方式取决于模型使用的分词算法，所以 token 的计算和处理方式可能会根据模型的具体架构和设计而有所不同。

  • 输入 token：将推理输入的内容（包括但不限于文字、图片）转化为 token 数进行计费。
  • 输出 token：将推理输出的内容（包括但不限于文字、图片）转化为 token 数进行计费。
  • 缓存命中 token：当你的请求被系统判断命中了缓存内容时，被命中的 token 会按照缓存命中 token 单价来计费，其价格低于输入 token 单价。关于缓存的更多信息，请参考开启缓存。
  • 缓存存储 token：缓存内容产生的存储费用。缓存存储按小时计费，基于每个自然小时内存储的最大 token 数计算。

单价

为项目接入大语言模型内置集成后，项目将支持大语言模型调用能力，根据模型消耗的 token 数量计算并收取费用。每个模型 token 的单价不同，具体如下：

模型名称/计费项

条件（千 tokens）

输入/输出/缓存命中

单价

积分结算
（积分/千tokens）

现金结算
（元/千tokens）

doubao-seed-2.0-pro

输入长度 [0, 32]

输入

3.2

0.0032

输出

16

0.016

缓存命中

0.64

0.00064

缓存存储

0.017

0.000017

输入长度 (32, 128]

输入

4.8

0.0048

输出

24

0.024

缓存命中

0.96

0.00096

缓存存储

0.017

0.000017

输入长度(128, 256]

输入

9.6

0.0096

输出

48

0.048

缓存命中

1.92

0.00192

缓存存储

0.017

0.000017

doubao-seed-2.0-lite

输入长度 [0, 32]

输入

0.6

0.0006

输出

3.6

0.0036

缓存命中

0.12

0.00012

缓存存储

0.017

0.000017

输入长度 (32, 128]

输入

0.9

0.0009

输出

5.4

0.0054

缓存命中

0.18

0.00018

缓存存储

0.017

0.000017

输入长度(128, 256]

输入

1.8

0.0018

输出

10.8

0.0108

缓存命中

0.36

0.00036

缓存存储

0.017

0.000017

doubao-seed-2.0-mini

输入长度 [0, 32]

输入

0.2

0.0002

输出

2

0.002

缓存命中

0.04

0.00004

缓存存储

0.017

0.000017

输入长度 (32, 128]

输入

0.4

0.0004

输出

4

0.004

缓存命中

0.08

0.00008

缓存存储

0.017

0.000017

输入长度(128, 256]

输入

0.8

0.0008

输出

8

0.008

缓存命中

0.16

0.00016

缓存存储

0.017

0.000017

豆包·1.8·深度思考
（Doubao-Seed-1.8）

输入长度 [0, 32]且
输出长度 [0, 0.2]

对应Doubao-Seed-1.8特惠区推理计费项

输入

0.8

0.0008

输出

2

0.002

缓存命中

0.16

0.00016

输入长度 [0, 32]且
输出长度 (0.2, +∞)

输入

0.8

0.0008

输出

8

0.008

缓存命中

0.16

0.00016

输入长度 (32, 128]

输入

1.2

0.0012

输出

16

0.016

缓存命中

0.16

0.00016

输入长度(128, 256]

输入

2.4

0.0024

输出

24

0.024

缓存命中

0.16

0.00016

Doubao-Seed-1.6-Lite

输入长度 [0, 32]

输入

0.3

0.0003

输出

2.4

0.0024

缓存命中

0.06

0.00006

输入长度 (32, 128]

输入

0.6

0.0006

输出

4

0.004

缓存命中

0.06

0.00006

输入长度 (128, 256]

输入

1.2

0.0012

输出

12

0.012

缓存命中

0.06

0.00006

Doubao-Seed-1.6-Vision

输入长度 [0, 32]

输入

0.8

0.0008

输出

8

0.008

缓存命中

0.16

0.00016

输入长度 (32, 128]

输入

1.2

0.0012

输出

16

0.016

缓存命中

0.16

0.00016

输入长度 (128, 256]

输入

2.4

0.0024

输出

24

0.024

缓存命中

0.16

0.00016

Doubao-Seed-1.6-Thinking

输入长度 [0, 32]

输入

0.8

0.0008

输出

8

0.008

缓存命中

0.16

0.00016

输入长度 (32, 128]

输入

1.2

0.0012

输出

16

0.016

缓存命中

0.16

0.00016

输入长度 (128, 256]

输入

2.4

0.0024

输出

24

0.024

缓存命中

0.16

0.00016

Doubao-Seed-1.6

输入长度 [0, 32] 且
输出长度 [0, 0.2]

输入

0.8

0.0008

输出

2

0.002

缓存命中

0.16

0.00016

输入长度 [0, 32] 且
输出长度 (0.2, +∞]

输入

0.8

0.0008

输出

8

0.008

缓存命中

0.16

0.00016

输入长度 (32, 128]

输入

1.2

0.0012

输出

16

0.016

缓存命中

0.16

0.00016

输入长度 (128, 256]

输入

2.4

0.0024

输出

24

0.024

缓存命中

0.16

0.00016

Doubao-Seed-1.6-Flash

输入长度 [0, 32]

输入

0.15

0.00015

输出

1.5

0.0015

缓存命中

0.03

0.00003

输入长度 (32, 128]

输入

0.3

0.0003

输出

3

0.003

缓存命中

0.03

0.00003

输入长度 (128, 256]

输入

0.6

0.0006

输出

6

0.006

缓存命中

0.03

0.00003

Kimi-K2

➖

输入

4

0.004

➖

输出

16

0.016

➖

缓存命中

0.8

0.0008

DeepSeek-V3.2

输入长度 [0, 32]

输入

2

0.002

输出

3

0.003

缓存命中

0.4

0.0004

输入长度 (32, 128]

输入

4

0.004

输出

6

0.006

缓存命中

0.4

0.0004

DeepSeek-R1

➖

输入

4

0.004

➖

输出

16

0.016

➖

缓存命中

0.8

0.0008

GLM-4.7

输入长度 [0, 32]且
输出长度 [0, 0.2]

对应GLM-4.7-特惠区推理计费项

输入

2

0.002

输出

8

0.008

缓存命中

0.4

0.0004

缓存存储

0.017

0.000017

输入长度 [0, 32] 且
输出长度 (0.2, +∞)

输入

3

0.003

输出

14

0.014

缓存命中

0.6

0.0006

缓存存储

0.017

0.000017

输入长度 (32, 200]

输入

4

0.004

输出

16

0.016

缓存命中

0.8

0.0008

缓存存储

0.017

0.000017

Kimi-K2.5

➖

输入

4

0.004

➖

输出

21

0.021

➖

缓存命中

0.8

0.0008

➖

缓存存储

0.017

0.000017

生图模型

为项目接入生图模型内置集成后，项目将支持图片生成功能，根据生成图片的张数计算并收取费用。生图模型的单价如下：

模型名称

计费项

单价

积分结算
（积分/张）

现金结算
（元/张）

Doubao-Seedream-4.5

文生图-Seedream 4.5

250

0.25

图生图-Seedream 4.5

250

0.25

视频生成大模型

为项目接入视频生成大模型内置集成后，项目将支持视频生成功能，根据生成视频消耗的 token 计算并收取费用。视频生成大模型的单价如下：

模型名称

计费项

单价

积分结算
（积分/千tokens）

现金结算
（元/千tokens）

seeddance-1.5pro

有声视频

16

0.016

无声视频

8

0.008

语音大模型

为项目接入语音大模型内置集成后，项目将支持语音合成、语音识别功能，根据语音合成的总字符数或语音识别的音频时长计算并收取费用。语音大模型的单价如下：

说明

  • 字符是指计算机中使用的文字和符号等，1 个汉字、英文字母、希腊字母、标点符号、特殊符号、空格、回车等都算 1 个字符。
  • 语音识别根据小时计算费用，不足 1 小时部分，将按比例折算。

计费项

单价

积分结算
（积分）

现金结算
（元）

大模型录音文件识别（极速版）

4500 积分/小时

4.5 元/小时

豆包语音合成2.0-系统音色文字转语音字数

0.3 积分/字符

0.0003 元/字符

联网搜索

为项目接入联网搜索内置集成后，项目将支持联网搜索功能，根据搜索 API 的调用次数计算并收取费用。联网搜索的单价如下：

计费项

单价

积分结算
（积分/次）

现金结算
（元/次）

联网搜索

20

0.02

内容处理

为项目接入内容处理内置集成后，项目将支持视频剪辑功能。内容处理内置集成的计费方式为单价✖️抵扣系数✖️时长（分钟），对应单价如下：

说明

输出视频或音频的时长不足 1 分钟的部分，将按实际秒数折算，例如 1 分 30 秒折算为 1.5 分钟。

计费项

单价

积分结算
（积分/分钟）

现金结算
（元/分钟）

内容处理

10

0.01

不同工具输出不同分辨率的视频或音频时，对应的抵扣系数不同，抵扣系数列表如下。
例如调用 audio_to_subtitle 工具输出一个 90 秒视频，视频分辨率固定为 1080P，则该工具对应的计费抵扣系数为 7，消耗的积分为 10 积分/分钟 ✖️ 7（系数） ✖️ 1.5 分钟 = 105 积分。

工具

抵扣系数

concat_videos

该类工具中，不同视频输出规格对应的抵扣系数如下：

  • 4K（3840x2160）分辨率及以下：24
  • 2K（2560x1440）分辨率及以下：12
  • 1080P（1920x1080)分辨率及以下：6
  • 720P（1280x720）分辨率及以下：3
  • 540P （720x540）分辨率及以下：2
  • 480P （640x480）分辨率及以下：1.5
  • 360P（480x360）分辨率及以下：1
  • 音频：1

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7

最近更新时间：2026.03.06 10:53:18
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