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title: 那張 $500 美金的帳單教會我的事：2025 AI API 完全攻略
tags: [ai-api, pricing, 成本優化, 開發經驗, llm]

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title: 那張 $500 美金的帳單教會我的事：2025 AI API 完全攻略
description: 2025 年 AI API 價格差異可達 150 倍！從那張 $500 美金的帳單開始，我花了數週研究六大供應商的定價。這篇文章分享我的血淚經驗和省錢秘訣。
tags:
  - ai-api
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  - pricing
  - 開發經驗
  - 成本優化
author: Oliver
created: 2025-12-15
updated: 2025-12-15
status: published
keywords: AI API 價格, LLM API 成本, OpenAI 價格, Claude 價格, DeepSeek, Gemini, Grok, Mistral
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# 那張 $500 美金的帳單教會我的事：2025 AI API 完全攻略

![AI API 價格戰主視覺](https://hackmd.io/_uploads/SyPxXHpzZx.jpg)

那天晚上，我打開 OpenAI 的帳單頁面，螢幕上的數字讓我差點從椅子上摔下來。

$487.32。

一個月。就這樣沒了。

我盯著那串數字，腦子裡瘋狂回想過去三十天到底做了什麼。不就是幫公司做了個內部知識庫的 chatbot 原型嗎？測試階段欸，連正式上線都還沒有。

說實話，那一刻我有點想哭。

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## 選錯 API 的代價，超乎你想像

後來我花了整整兩週，把市面上主流的 AI API 全部研究了一遍。OpenAI、Anthropic、Google、xAI、DeepSeek、Mistral⋯⋯每一家的定價頁面我大概看了不下二十遍。

然後我發現一個驚人的事實：**做同樣的事情，最貴和最便宜的方案，價格差距可以到 150 倍。**

你沒看錯，一百五十倍。

這就像是同樣從台北到高雄，你可以選擇搭高鐵商務艙、也可以選擇騎腳踏車。差別就是這麼大。

而我，傻傻地選了商務艙，還以為這是唯一的選擇。

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## 2025 年的 AI API 江湖：六大門派

在深入價格之前，先讓我快速介紹一下現在 AI API 市場的主要玩家。你可以把它想像成武俠小說裡的江湖門派，每一家都有自己的絕活。

**OpenAI**——武林盟主，大家最熟悉的那位。GPT 系列從 3.5 一路打到 5.2，生態系最完整，但價格也相對高。

**Anthropic**——Claude 的開發者，程式碼能力超強，在矽谷工程師圈子裡聲望極高。我後來才知道，很多大公司內部開發工具都在用 Claude。

**Google**——Gemini 系列最大的賣點是超長的上下文窗口，最高可以塞進 200 萬個 tokens。如果你需要分析一整本書或是大量文件，這傢伙很厲害。

**xAI**——Elon Musk 的公司，Grok 系列。價格殺到見骨，而且整合了 X（以前的 Twitter）的即時資訊。

**DeepSeek**——中國的黑馬。今年初他們發佈 R1 模型的時候，整個科技圈都炸了。為什麼？因為他們用不到三十萬美金的成本，訓練出了跟 OpenAI 旗艦模型差不多水準的 AI。這直接把 Nvidia 的股價打下來一截。

**Mistral**——法國的 AI 新創，主打開源和高性價比。如果你想自己架設不想付 API 費用，Mistral 是很好的選擇。

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## 價格到底差多少？讓數字說話

![價格比較示意圖](https://hackmd.io/_uploads/BJIyQrTGZx.jpg)

好，現在來到重點了。我把各家的價格整理成下面這張表，單位是「美金 / 每百萬 tokens」。

什麼是 token？簡單說，大約 1000 個 tokens 等於 750 個英文字，或是 500-600 個中文字。一封普通的 email 大概 200-400 tokens，一篇部落格文章大概 1000-3000 tokens。

| 供應商 | 模型 | 輸入價格 | 輸出價格 | 我的評語 |
|:-------|:-----|:--------:|:--------:|:---------|
| OpenAI | GPT-4o | $2.50 | $10.00 | 多模態王者，但不便宜 |
| OpenAI | GPT-4o-mini | $0.15 | $0.60 | CP值超高的選擇 |
| Anthropic | Claude Opus 4.1 | $15.00 | $75.00 | 最強推理，也最貴 |
| Anthropic | Claude Sonnet 4 | $3.00 | $15.00 | 寫程式首選 |
| Anthropic | Claude Haiku | $0.80 | $4.00 | 經濟實惠 |
| Google | Gemini 2.5 Pro | $1.25 | $10.00 | 長文本專家 |
| Google | Gemini Flash | $0.15 | $0.60 | Google 的經濟選項 |
| xAI | Grok 4.1 Fast | $0.20 | $0.50 | 價格殺手 |
| DeepSeek | V3 | $0.27 | $1.10 | 超級便宜 |
| DeepSeek | R1 | $0.55 | $2.19 | 推理能力強，價格低 |
| Mistral | Medium 3 | $0.40 | $2.00 | 性價比之王 |
| Mistral | Small | $0.10 | $0.30 | 最便宜之一 |

看到了嗎？

Claude Opus 的輸出價格是 $75/百萬 tokens，而 Grok 4.1 Fast 只要 $0.50。

**這就是 150 倍的差距。**

當然，你可能會說「貴有貴的道理」。沒錯，Claude Opus 的推理能力確實是目前業界頂尖，處理超複雜的金融分析、藥物研發這類任務，它的表現無可取代。

但問題是，你真的需要那種等級嗎？

我那個被帳單嚇到的 chatbot 專案，其實用 Claude Haiku 或 GPT-4o-mini 就綽綽有餘了。我卻傻傻地用了 GPT-4 Turbo（當時的頂級款），就像是用法拉利去巷口買雞排。

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## 六大門派深度剖析

### OpenAI：老大哥的光環與包袱

OpenAI 的優勢不用多說：生態系最完整、文件最齊全、第三方整合最多。大部分的 AI 教學和範例程式碼都是用 OpenAI 的 API 寫的，入門門檻最低。

但這也是它的包袱。因為太多人用，OpenAI 沒有太大的降價壓力。他們知道就算貴一點，大部分開發者還是會選擇他們。

**我的建議**：如果你是剛開始學習 AI 開發，用 OpenAI 沒問題。但如果要上線產品，認真評估一下 GPT-4o-mini，它的價格只有 GPT-4 Turbo 的 1/60，對大部分應用來說足夠了。

另外，OpenAI 有個 Batch API，非即時任務可以用批次處理，能省下約 50% 的成本。

### Anthropic：工程師的心頭好

我在矽谷的朋友跟我說，Claude 在很多科技公司內部的使用率比 ChatGPT 還高。原因很簡單：寫程式真的很強。

Claude Sonnet 在程式碼生成、debug、code review 這些任務上，表現經常超越 GPT-4o。而且它的上下文窗口有 200K tokens，可以一次丟進去一整個專案的程式碼讓它分析。

**踩坑經驗**：Claude 的定價有個小陷阱。如果你的輸入超過 200K tokens，價格會直接翻倍。所以用 Claude 處理超長文件的時候，要特別注意這一點。

**推薦組合**：
- 日常任務、客服機器人 → Claude Haiku
- 程式碼相關 → Claude Sonnet
- 超複雜推理（真的超複雜那種）→ Claude Opus

### Google Gemini：長文本的王者

Gemini 最大的賣點就是那個誇張的上下文窗口——最高 200 萬 tokens。這是什麼概念？你可以把《哈利波特》全套七本書一次丟進去，然後問它：「第三集裡面那個時間轉換器後來到哪去了？」

如果你在做 RAG（Retrieval Augmented Generation）系統，或是需要分析大量文件，Gemini 是很好的選擇。

另一個優點是 Google 生態系的整合。如果你本來就在用 Google Cloud，Gemini 可以直接連接 Google Search 和 Google Maps 的資料，做出更有深度的回答。

**隱藏福利**：Gemini Pro 每天免費提供 10,000 次 Google Search grounding 請求，這對做資訊型應用的人來說是很大的加分。

### xAI Grok：價格破壞者

Grok 4.1 Fast 的定價實在是太殺了。$0.20/$0.50 的輸入輸出價格，比 DeepSeek 還便宜，而且上下文窗口高達 200 萬 tokens。

更特別的是，Grok 整合了 X（Twitter）的即時資訊。如果你在做社群監測、輿情分析、即時新聞相關的應用，這個功能非常有價值。

**但是**，Grok 目前的生態系還不夠成熟，第三方整合和文件相對少。如果你是 AI 老手，可以考慮；如果是新手，可能還是先從 OpenAI 或 Anthropic 開始比較穩。

### DeepSeek：中國黑馬

DeepSeek 今年真的是橫空出世。他們的 R1 模型在數學推理的準確率高達 97.3%（MATH-500 benchmark），跟 OpenAI 的頂級模型不相上下。

最誇張的是，他們公開表示 R1 的訓練成本只有 29 萬美金。這個數字一公佈，整個 AI 圈都沸騰了。要知道，OpenAI 訓練 GPT-4 的成本據傳是數億美金等級。

DeepSeek 的 API 價格也反映了這種效率：
- V3 模型：$0.27 輸入 / $1.10 輸出
- R1 模型：$0.55 輸入 / $2.19 輸出

如果快取命中，輸入價格還能再降到 $0.07 和 $0.14。

**實際比較**：處理同樣 100 萬 tokens 的任務——
- GPT-4o：約 $12.50
- DeepSeek-V3：約 $1.37
- **省了 89%**

**注意事項**：DeepSeek 是中國公司，如果你的應用涉及敏感資料或有地緣政治考量，要自行評估風險。

### Mistral：歐洲開源新星

Mistral 是法國公司，主打開源和可自部署。如果你不想被任何一家雲端服務商綁定，想要完全掌控自己的 AI 基礎設施，Mistral 是很好的選擇。

他們的 Medium 3 模型號稱達到 Claude Sonnet 90% 的效能，但價格只有八分之一。更重要的是，它採用 Apache 2.0 授權，你可以下載下來自己部署，只需要 4 張 GPU 就能跑。

**適合誰**：
- 注重資料隱私的企業
- 想要自建 AI 服務的團隊
- 預算有限但有技術能力的開發者

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## 怎麼選才不會後悔？

![AI API 選擇指南](https://hackmd.io/_uploads/ryOCMBpGZl.jpg)

經過這麼多研究，我整理出一套選擇框架。你可以根據自己的情況對號入座。

### 按預算選

**月預算 < $50**
→ DeepSeek V3、Mistral Small、Grok 4.1 Fast

這個價位適合個人專案、原型開發、或是剛起步的小型應用。說實話，這些「便宜」的模型對大部分任務來說已經夠用了。

**月預算 $50-200**
→ GPT-4o-mini、Gemini Flash、Claude Haiku

這是中小型應用的甜蜜點。你可以獲得不錯的效能，成本也還在可控範圍。我現在公司的客服機器人就是用這個等級。

**月預算 $200-1000**
→ Claude Sonnet、GPT-4o、Gemini Pro

如果你在做需要高品質輸出的產品，像是程式碼助手、專業寫作工具、企業級應用，這個等級是合理的投資。

**月預算 > $1000**
→ Claude Opus、GPT-5 系列

這是給那些真正需要頂級推理能力的場景：複雜金融分析、藥物研發、法律文件審查⋯⋯如果你的使用案例不在這個等級，真的不需要花這個錢。

### 按使用場景選

| 你要做的事 | 首選 | 備選 |
|:-----------|:-----|:-----|
| 客服聊天機器人 | Claude Haiku | GPT-4o-mini、DeepSeek V3 |
| 程式碼生成/審查 | Claude Sonnet | Mistral Medium 3、Grok-code |
| 超長文件分析 | Gemini 2.5 Pro | Claude Sonnet |
| 即時新聞/社群監測 | Grok | - |
| 複雜邏輯推理 | Claude Opus | GPT-5、DeepSeek R1 |
| 多模態（文字+圖片） | GPT-4o | Gemini Pro |
| 預算超緊 | DeepSeek V3 | Mistral Small |
| 想自己架設 | Mistral（開源） | DeepSeek（開源） |

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## 十招省錢秘訣（血淚經驗）

這些都是我實際踩過坑之後學到的：

**1. 善用快取**

大部分供應商都有 prompt caching 功能。如果你的系統提示（system prompt）是固定的，開啟快取可以省下高達 90% 的輸入成本。

**2. 選對模型**

我知道這聽起來像廢話，但真的很重要。不要用 Opus 來回答「今天天氣如何」這種問題。簡單任務用簡單模型，複雜任務才用進階模型。

**3. 精簡 Prompt**

每一個字都是錢。把那些「請你」「麻煩你」「如果可以的話」之類的客套話都刪掉。AI 不需要禮貌用語，它需要的是清楚的指令。

**4. 用 Batch API**

如果你的任務不需要即時回應，用批次處理。OpenAI 的 Batch API 可以省 50%，其他供應商也有類似功能。

**5. 設定 max_tokens**

一定要設定輸出長度上限。我曾經因為沒設這個，AI 滔滔不絕講了一大堆，帳單直接暴增。

**6. 監控用量**

在你的程式裡加入用量監控，設定警報。大部分供應商的後台也有這個功能，記得開起來。

**7. 混合模型策略**

一個應用裡面可以用多個模型。先用便宜的模型做初步處理，只有真正需要的時候才呼叫高階模型。

**8. 考慮自建**

如果你的用量真的很大，評估一下自己部署開源模型的成本。Mistral、LLaMA、DeepSeek 都有開源版本。

**9. 評估供應商的隱藏成本**

有些供應商在長上下文時會加價（例如 Claude 超過 200K），有些會對特定功能額外收費。看清楚再簽約。

**10. 定期重新評估**

AI API 市場變化超快，價格每隔幾個月就可能有大變動。我現在每季都會重新評估一次我們的技術選型。

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## 寫在最後

回到開頭那張 $487 的帳單。

後來我把那個專案改用 Claude Haiku，同樣的功能，月成本降到了 $30 左右。省下的錢，足夠我請團隊吃好幾頓飯。

這篇文章寫了四千多字，其實核心觀念很簡單：**AI API 市場現在百花齊放，選擇比努力重要。**

不要像我一樣，傻傻地以為「最貴的就是最好的」。也不要因為某個模型「大家都在用」就無腦跟風。花點時間研究一下，找到最適合你需求的組合，長期下來能省下一大筆錢。

當然，這個領域變化很快。今天寫的這些，半年後可能就過時了。但核心的選擇邏輯不會變：搞清楚自己需要什麼、了解各家的優劣、然後做出理性的決定。

希望這篇文章能幫你少走一些彎路。

如果你有任何問題或是自己的踩坑經驗想分享，歡迎留言討論。畢竟在 AI 這條路上，大家互相幫忙，一起成長。

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**延伸閱讀**：
- [OpenAI 官方定價](https://platform.openai.com/docs/pricing)
- [Anthropic 官方定價](https://www.anthropic.com/pricing)
- [Google AI 官方定價](https://ai.google.dev/gemini-api/docs/pricing)
- [DeepSeek 官方定價](https://api-docs.deepseek.com/quick_start/pricing)

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*作者：Oliver*
