Opus 5.5 上任务的成本解析

任务成本与重试成本

你开始使用 Opus 5.5 并不是为了购买数百万个令牌，而是为了完成某个功能、迁移任务或执行某项工作。令牌数量取决于模型完成任务所需的实际消耗。

即使两个模型的单个令牌价格相同，完成同一任务的总成本也可能大相径庭。一个模型只需读取代码一次，而另一个则需要读取、尝试修复后再读取一次。每一次读取和响应都算作一次“回合”，每个回合都会重新发送之前的对话内容。因此，回合数越多，成本越高，即使单价相同。

本文结束时，你将能回答以下三个问题：

需要提前说明的是，任何减少令牌消耗的方法都有可能影响任务完成质量。降低模型复杂度、减少上下文长度或降低努力程度都能节省令牌，但重试的成本往往超过这些节省。本文尝试为各种权衡定价。

部分数据基于官方定价，部分为示例计算，图表可交互调整参数。请结合官方文档和自身情况核实。

Claude Code 中的任务是一个循环过程：模型读取对话内容，调用工具，读取结果，再继续循环直到完成。每次循环称为一个请求，成本由以下四个因素决定：

本文示例采用 Opus 5.5 API 列表价：输入令牌4美元/百万，输出令牌20美元/百万，缓存读取0.20美元/百万。示例中缓存输入按读取价计费，其他输入按输入价计费，缓存写入成本未计入。令牌数为示意。

假设任务初始上下文为2万令牌，随着模型读取文件和工具结果增长到12万令牌。若有40个回合，平均每回合发送约7万令牌，总输入约280万令牌。若90%来自缓存，输入成本约1.62美元。若回合数减少到25，处理约175万令牌，输入成本约1.02美元。

回合成本不仅是新增令牌，还包括重复发送的内容，因此最便宜的回合是完全不需要的回合。

减少回合数的一个好习惯是让模型能自我检查，比如运行测试、构建或调用接口脚本。能自检的模型能更早发现错误。

一次性收集所需信息并批量调用工具的模型，也能减少重复发送次数。

同样的280万输入令牌，如果没有缓存读取，成本高达11.20美元。缓存命中率90%时成本降至1.62美元，96%时降至0.99美元。没有其他设置能像缓存命中率一样显著影响输入成本。保持会话稳定有助于维持高缓存命中率，后文会介绍避免破坏缓存的操作。

在 Opus 5.5 中，输出令牌成本是缓存读取的100倍。一个典型任务的6万输出令牌成本约1.20美元，相当于从缓存读取600万令牌。输出包括思考过程，即使 Claude Code 只显示摘要，所有思考成本都需支付。这也是为什么“努力程度”对账单影响巨大。

缓存读取价格较低的模型更适合长会话，输出价格较低的模型更适合需要大量推理的任务。

主要有两点变化：价格下降和模型工作量变化。

价格普遍降低：输入和输出令牌价格比 Opus 5 低20%，缓存读取价格降低60%。输入价格下降，缓存读取价格相对于输入价格也下降，从输入价的十分之一降至二十分之一。图A对比了两代模型每百万令牌的价格（API列表价）。Pro、Max或Team计划用户享受更低价格，缓存上下文额度提升约25%。缓存读取价格调整为API价格变动。

价格对比图

缓存读取价格下降对 Claude Code 影响最大。长会话中大部分输入来自缓存读取。图B中会话缓存成本从1.00美元降至0.40美元，是账单中降幅最大项。

节省多少取决于工作类型。以缓存读取为主的会话输入成本可节省60%，无缓存且输出占主导的短问答节省约20%。大多数 Claude Code 任务介于两者之间。下方计算器可帮助估算。

Opus 5.5 支持更多令牌用于回答，因为它总是在回复前进行思考。我们预期用户在 Opus 5.5 上能完成更多工作，但具体效果因任务而异，建议自行测量。图C对比了两代模型的任务成本，差异更多取决于工作内容而非价格。

对于范围明确的任务，两代模型回合数相近，成本差异主要来自价格下降。差异最大的是开放式任务，模型可能在错误思路上浪费多个回合。没有统一数字适用于所有代码库，建议自行测量（见最后一节）。

图B展示了同一会话在两代模型下的成本对比，令牌数相同，差异仅为价格调整。可切换模型查看对比。令牌数为示意。