Claude API 的成本很容易超出预期——模型能力越强，每次调用越贵，上下文越长越贵。这篇文章分享我控制成本的方法。
Claude 各模型价格对比（2026）
| 模型 | 输入 $/MTok | 输出 $/MTok | 适用场景 |
|---|---|---|---|
| claude-opus-4-6 | $15 | $75 | 复杂推理、代码生成 |
| claude-sonnet-4-6 | $3 | $15 | 日常任务、写作 |
| claude-haiku-4-5 | $0.8 | $4 | 简单分类、摘要 |
MTok = 百万 token。1 个 token ≈ 0.75 个英文单词 ≈ 0.5 个汉字。
同样的任务，Haiku 比 Opus 便宜约 15-20 倍。
最有效的省钱手段：Prompt Cache
Anthropic 的 Prompt Cache 功能：对同一个长系统提示词，第一次收费，后续命中缓存只收 10% 的价格。
# 开启 Prompt Cache 的写法
response = client.messages.create(
model="claude-sonnet-4-6",
system=[
{
"type": "text",
"text": "你的长系统提示词...",
"cache_control": {"type": "ephemeral"} # 标记为可缓存
}
],
messages=[{"role": "user", "content": "用户问题"}]
)
实际效果：我的量化运维 Skill，系统提示词约 2000 token，一天调用 50 次：
- 没有缓存：50 × 2000 × $3/MTok = $0.30/天
- 有缓存（假设 90% 命中）：初始 $0.006 + 命中 $0.027 = $0.033/天
节省约 90% 的系统提示词费用。
按任务选模型
最大的错误是一切都用最强的模型。
| 任务类型 | 推荐模型 |
|---|---|
| 写代码、复杂分析 | Sonnet 或 Opus |
| 写文章、回答问题 | Sonnet |
| 简单分类、判断 | Haiku |
| 格式转换、摘要 | Haiku |
| Claude Code 日常 | Sonnet（默认就是） |
Claude Code 里可以用 /model 切换模型，对话中途切换也生效。
减少不必要的 Token
1. 压缩系统提示词
把冗余的说明去掉，同样的信息用更少的词表达。从 3000 token 压到 1500 token，成本直接减半。
2. 控制上下文窗口
Claude Code 的对话越长，每次调用的输入 token 越多（要把历史对话都带上）。复杂任务完成后用 /clear 清空上下文，开新对话。
3. 用工具减少来回
与其让 AI 猜你要什么再修改，不如一开始把需求写清楚。一次成功比三次修改便宜。
Claude Code 的 Prompt Cache 效果
Claude Code 会自动对系统提示词做缓存。实测数据：
一个有完整 Skill 背景（约 5000 token 系统提示词）的会话，第一条消息之后，后续每条消息的系统提示词缓存命中率接近 100%，实际输入费用降低约 80-90%。
这也是为什么写好 Skill 是值得投入的——好的 Skill 不仅让 AI 效果更好，缓存命中还能省钱。
Copilot Pro+ 还是纯 API
两种付费方式的对比：
Copilot Pro+ 订阅（月费制）
- 月费固定，不用担心超支
- 有用量上限（高峰期可能限速）
- 适合：Claude Code 中度用户
纯 API 按量计费
- 用多少付多少，无上限
- 适合：重度用户或企业场景
- 需要设置消费上限避免意外超支
我自己用 Copilot Pro+，日常 Claude Code 够用，偶尔跑大任务（比如分析上百个文件）才会碰到限制。
实际月账单参考
我的用法：每天约 20-30 次 Claude Code 会话，每次平均 10 轮对话，任务类型混合（写代码、运维、写文章）。
Copilot Pro+ 月费 $19，基本够用。如果单纯 API 计费，估计 $20-40/月（主要是 Sonnet，偶尔 Opus）。
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