告别海外账号与网络限制稳定直连全球优质大模型限时半价接入中。 点击领取海量免费额度1. 先把目标说清楚复现一条可解释的成本曲线Qwen3 Coder 出现在 OpenRouter 用量榜上之后很多人的第一反应是「它便宜、能写代码」但真正决定要不要把它放进日常工具链的是另一件事同一组 prompt 反复跑输入和输出 token 的成本到底怎么走。榜单只告诉你「谁被用得多」不告诉你「你用它要花多少」。这篇就干一件事——用 TaoToken 作为模型路由入口拿同一组 prompt 跑出输入/输出成本曲线把请求参数、成本对照、校验命令都摊开。适合谁看已经在用 OpenAI 兼容接口写脚本、想横向比较模型单价的人做 Agent 或批量代码生成、需要估算月度开销的人以及刚接触模型路由、想搞清楚 Base URL 和 Key 怎么配的人。你不需要先有 OpenRouter 账号也不需要自己维护多套 SDK只要一个能发 HTTP 请求的环境就能跟着做。我试过的路径是先在 TaoToken 拿 Key把 Base URL 指向https://taotoken.net/api然后用一组固定 prompt 分别请求不同模型记录返回的 usage 字段最后把 token 数乘上单价画成曲线。整个过程不涉及任何网络加速工具就是标准的 HTTPS 请求。2. 请求参数表与成本对照表2.1 请求参数表复现成本曲线的第一步是固定变量。下面这张表是我实际跑的时候用的参数你可以直接抄也可以按自己的场景改max_tokens。参数取值说明modelqwen3-coder/ 对照模型模型标识以 TaoToken 模型列表为准messages固定 5 组 prompt见 2.3每组重复 3 次取中位数temperature0.2降低随机性让输出长度更稳定max_tokens1024控制输出上限避免个别请求拉爆成本streamfalse关闭流式方便一次性读取 usagetop_p1.0默认值不额外干预注意usage字段里的prompt_tokens和completion_tokens是算成本的唯一依据不要用字符数估算中英文混排误差很大。2.2 成本对照表单价请以官网当前公示为准下表是结构示例用来展示「怎么算」而不是「一定这个价」。你跑完自己的请求后把实际 token 数填进去即可。模型输入单价每 1M tokens输出单价每 1M tokens5 组 prompt 输入合计输出合计单轮估算成本Qwen3 Coder以官网为准以官网为准约 3.2k约 4.1k按单价折算对照模型 A以官网为准以官网为准约 3.2k约 3.8k按单价折算对照模型 B以官网为准以官网为准约 3.2k约 5.0k按单价折算这张表的关键不是数字本身而是「输入 token 基本一致、输出 token 因模型而异」这个规律。Qwen3 Coder 在代码任务上输出往往更紧凑同样的 prompt 它可能少写解释、多给代码输出 token 就下来了。2.3 固定 prompt 组为了让曲线可复现我用的是这 5 类任务每类一句话不追加系统提示写一个 Python 函数把嵌套 JSON 拍平成单层字典。给一段有 bug 的 JavaScript 找出问题并修复。用 SQL 写一个按周聚合的查询。解释一段正则表达式并给出等价写法。把一段中文需求翻译成伪代码。这 5 组覆盖了「生成代码」「调试」「查询」「解释」「转换」五种典型负载输出长度差异明显正好能看出成本曲线的形状。3. TaoToken 接入与配置3.1 拿 Key打开官网https://taotoken.net/?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_generateutm_mediumcsdnutm_campaigngenerateutm_content进控制台创建 API Key。建议单独建一个 Key 专门用于这次成本测试方便后面按 Key 维度看用量。创建入口在控制台的 API Keys 页面复制出来的字符串只显示一次先存到环境变量里。export TAOTOKEN_API_KEYsk-你的key3.2 Base URL 与校验 curlTaoToken 的 API 入口是https://taotoken.net/api兼容 OpenAI 的/v1/chat/completions路径。先跑一条最小请求确认 Key 和 Base URL 都对curl -s https://taotoken.net/api/v1/chat/completions \ -H Authorization: Bearer $TAOTOKEN_API_KEY \ -H Content-Type: application/json \ -d { model: qwen3-coder, messages: [{role: user, content: 用一句话说明什么是递归}], max_tokens: 128, stream: false }返回里重点看两个地方choices[0].message.content有没有正常文本usage里有没有prompt_tokens和completion_tokens。如果返回 401说明 Key 没带上或已失效返回 404多半是路径写成了/api/chat/completions少了/v1或者模型名拼错。这两个分支我都踩过改回来就好。3.3 批量跑成本曲线单条 curl 只能验证连通性要画曲线得批量跑。下面这段 Python 用requests循环请求把每次的 usage 记下来import os, json, requests API https://taotoken.net/api/v1/chat/completions KEY os.environ[TAOTOKEN_API_KEY] PROMPTS [ 写一个 Python 函数把嵌套 JSON 拍平成单层字典。, 给一段有 bug 的 JavaScript 找出问题并修复。, 用 SQL 写一个按周聚合的查询。, 解释一段正则表达式并给出等价写法。, 把一段中文需求翻译成伪代码。, ] def run(model): rows [] for p in PROMPTS: r requests.post(API, headers{ Authorization: fBearer {KEY}, Content-Type: application/json, }, json{ model: model, messages: [{role: user, content: p}], temperature: 0.2, max_tokens: 1024, stream: False, }, timeout120) data r.json() u data.get(usage, {}) rows.append({ model: model, prompt_tokens: u.get(prompt_tokens, 0), completion_tokens: u.get(completion_tokens, 0), }) return rows if __name__ __main__: all_rows [] for m in [qwen3-coder, 对照模型A, 对照模型B]: all_rows run(m) print(json.dumps(all_rows, ensure_asciiFalse, indent2))跑完把 JSON 里的 token 数按模型分组求和再乘上官网单价就是你的成本曲线。横轴是模型纵轴是单轮成本输入和输出可以画成堆叠柱状图一眼能看出输出 token 对总成本的影响。4. 可验证结果与失败分支4.1 可验证结果跑通之后你应该能看到三类结果。第一usage字段稳定返回说明路由和计费链路正常。第二同一组 prompt 下Qwen3 Coder 的输出 token 通常比通用对话模型更少因为代码任务里它倾向直接给代码块。第三把 token 数乘单价后输入成本占比往往低于输出成本这意味着控制max_tokens比压缩 prompt 更省钱。你可以把每次请求的usage存成 CSV用 pandas 按模型聚合import pandas as pd df pd.read_json(rows.json) summary df.groupby(model)[[prompt_tokens, completion_tokens]].sum() print(summary)4.2 失败分支失败分支一返回 401。检查Authorization头是不是Bearer加 Key中间有空格Key 有没有多余换行。失败分支二返回 404。检查 URL 是不是https://taotoken.net/api/v1/chat/completions模型名是否在 TaoToken 模型列表里。失败分支三返回 200 但usage为空。这种情况通常是stream开了但没解析流式分片把stream设为false再试。失败分支四请求超时。把timeout调到 120 秒以上代码生成任务输出长短超时容易断。提示如果某个模型名一直 404先去接入文档确认当前可用模型标识不要凭记忆拼。5. 限制、成本与模型选择这套复现方法有几个边界要说清楚。第一成本曲线依赖单价而单价会调整所以本文不含排行分数所有金额都要以官网当前公示为准。第二token 数受temperature和max_tokens影响换参数曲线会变比较时务必固定。第三OpenRouter 用量榜反映的是平台侧调用量不等于你的场景最优榜单是参考不是结论。模型选择上我的经验是代码生成和重构优先试 Qwen3 Coder输出紧凑、单价友好需要长解释或文档写作时换通用模型批量任务先用小max_tokens试跑确认输出质量再放开。TaoToken 在这里的角色是统一入口你换模型只改model字段Key 和 Base URL 不用动这对做横向成本对比特别省事。最后给一个实用技巧把每次请求的usage和model写进日志跑一周后按天聚合你就能看到真实成本曲线而不是拍脑袋估算。曲线一旦画出来选哪个模型、max_tokens设多少答案自己就浮出来了。 告别海外账号与网络限制稳定直连全球优质大模型限时半价接入中。 点击领取海量免费额度 Qwen3 Coder 上了 OpenRouter 用量榜：用 TaoToken 复现成本曲线
告别海外账号与网络限制稳定直连全球优质大模型限时半价接入中。 点击领取海量免费额度1. 先把目标说清楚复现一条可解释的成本曲线Qwen3 Coder 出现在 OpenRouter 用量榜上之后很多人的第一反应是「它便宜、能写代码」但真正决定要不要把它放进日常工具链的是另一件事同一组 prompt 反复跑输入和输出 token 的成本到底怎么走。榜单只告诉你「谁被用得多」不告诉你「你用它要花多少」。这篇就干一件事——用 TaoToken 作为模型路由入口拿同一组 prompt 跑出输入/输出成本曲线把请求参数、成本对照、校验命令都摊开。适合谁看已经在用 OpenAI 兼容接口写脚本、想横向比较模型单价的人做 Agent 或批量代码生成、需要估算月度开销的人以及刚接触模型路由、想搞清楚 Base URL 和 Key 怎么配的人。你不需要先有 OpenRouter 账号也不需要自己维护多套 SDK只要一个能发 HTTP 请求的环境就能跟着做。我试过的路径是先在 TaoToken 拿 Key把 Base URL 指向https://taotoken.net/api然后用一组固定 prompt 分别请求不同模型记录返回的 usage 字段最后把 token 数乘上单价画成曲线。整个过程不涉及任何网络加速工具就是标准的 HTTPS 请求。2. 请求参数表与成本对照表2.1 请求参数表复现成本曲线的第一步是固定变量。下面这张表是我实际跑的时候用的参数你可以直接抄也可以按自己的场景改max_tokens。参数取值说明modelqwen3-coder/ 对照模型模型标识以 TaoToken 模型列表为准messages固定 5 组 prompt见 2.3每组重复 3 次取中位数temperature0.2降低随机性让输出长度更稳定max_tokens1024控制输出上限避免个别请求拉爆成本streamfalse关闭流式方便一次性读取 usagetop_p1.0默认值不额外干预注意usage字段里的prompt_tokens和completion_tokens是算成本的唯一依据不要用字符数估算中英文混排误差很大。2.2 成本对照表单价请以官网当前公示为准下表是结构示例用来展示「怎么算」而不是「一定这个价」。你跑完自己的请求后把实际 token 数填进去即可。模型输入单价每 1M tokens输出单价每 1M tokens5 组 prompt 输入合计输出合计单轮估算成本Qwen3 Coder以官网为准以官网为准约 3.2k约 4.1k按单价折算对照模型 A以官网为准以官网为准约 3.2k约 3.8k按单价折算对照模型 B以官网为准以官网为准约 3.2k约 5.0k按单价折算这张表的关键不是数字本身而是「输入 token 基本一致、输出 token 因模型而异」这个规律。Qwen3 Coder 在代码任务上输出往往更紧凑同样的 prompt 它可能少写解释、多给代码输出 token 就下来了。2.3 固定 prompt 组为了让曲线可复现我用的是这 5 类任务每类一句话不追加系统提示写一个 Python 函数把嵌套 JSON 拍平成单层字典。给一段有 bug 的 JavaScript 找出问题并修复。用 SQL 写一个按周聚合的查询。解释一段正则表达式并给出等价写法。把一段中文需求翻译成伪代码。这 5 组覆盖了「生成代码」「调试」「查询」「解释」「转换」五种典型负载输出长度差异明显正好能看出成本曲线的形状。3. TaoToken 接入与配置3.1 拿 Key打开官网https://taotoken.net/?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_generateutm_mediumcsdnutm_campaigngenerateutm_content进控制台创建 API Key。建议单独建一个 Key 专门用于这次成本测试方便后面按 Key 维度看用量。创建入口在控制台的 API Keys 页面复制出来的字符串只显示一次先存到环境变量里。export TAOTOKEN_API_KEYsk-你的key3.2 Base URL 与校验 curlTaoToken 的 API 入口是https://taotoken.net/api兼容 OpenAI 的/v1/chat/completions路径。先跑一条最小请求确认 Key 和 Base URL 都对curl -s https://taotoken.net/api/v1/chat/completions \ -H Authorization: Bearer $TAOTOKEN_API_KEY \ -H Content-Type: application/json \ -d { model: qwen3-coder, messages: [{role: user, content: 用一句话说明什么是递归}], max_tokens: 128, stream: false }返回里重点看两个地方choices[0].message.content有没有正常文本usage里有没有prompt_tokens和completion_tokens。如果返回 401说明 Key 没带上或已失效返回 404多半是路径写成了/api/chat/completions少了/v1或者模型名拼错。这两个分支我都踩过改回来就好。3.3 批量跑成本曲线单条 curl 只能验证连通性要画曲线得批量跑。下面这段 Python 用requests循环请求把每次的 usage 记下来import os, json, requests API https://taotoken.net/api/v1/chat/completions KEY os.environ[TAOTOKEN_API_KEY] PROMPTS [ 写一个 Python 函数把嵌套 JSON 拍平成单层字典。, 给一段有 bug 的 JavaScript 找出问题并修复。, 用 SQL 写一个按周聚合的查询。, 解释一段正则表达式并给出等价写法。, 把一段中文需求翻译成伪代码。, ] def run(model): rows [] for p in PROMPTS: r requests.post(API, headers{ Authorization: fBearer {KEY}, Content-Type: application/json, }, json{ model: model, messages: [{role: user, content: p}], temperature: 0.2, max_tokens: 1024, stream: False, }, timeout120) data r.json() u data.get(usage, {}) rows.append({ model: model, prompt_tokens: u.get(prompt_tokens, 0), completion_tokens: u.get(completion_tokens, 0), }) return rows if __name__ __main__: all_rows [] for m in [qwen3-coder, 对照模型A, 对照模型B]: all_rows run(m) print(json.dumps(all_rows, ensure_asciiFalse, indent2))跑完把 JSON 里的 token 数按模型分组求和再乘上官网单价就是你的成本曲线。横轴是模型纵轴是单轮成本输入和输出可以画成堆叠柱状图一眼能看出输出 token 对总成本的影响。4. 可验证结果与失败分支4.1 可验证结果跑通之后你应该能看到三类结果。第一usage字段稳定返回说明路由和计费链路正常。第二同一组 prompt 下Qwen3 Coder 的输出 token 通常比通用对话模型更少因为代码任务里它倾向直接给代码块。第三把 token 数乘单价后输入成本占比往往低于输出成本这意味着控制max_tokens比压缩 prompt 更省钱。你可以把每次请求的usage存成 CSV用 pandas 按模型聚合import pandas as pd df pd.read_json(rows.json) summary df.groupby(model)[[prompt_tokens, completion_tokens]].sum() print(summary)4.2 失败分支失败分支一返回 401。检查Authorization头是不是Bearer加 Key中间有空格Key 有没有多余换行。失败分支二返回 404。检查 URL 是不是https://taotoken.net/api/v1/chat/completions模型名是否在 TaoToken 模型列表里。失败分支三返回 200 但usage为空。这种情况通常是stream开了但没解析流式分片把stream设为false再试。失败分支四请求超时。把timeout调到 120 秒以上代码生成任务输出长短超时容易断。提示如果某个模型名一直 404先去接入文档确认当前可用模型标识不要凭记忆拼。5. 限制、成本与模型选择这套复现方法有几个边界要说清楚。第一成本曲线依赖单价而单价会调整所以本文不含排行分数所有金额都要以官网当前公示为准。第二token 数受temperature和max_tokens影响换参数曲线会变比较时务必固定。第三OpenRouter 用量榜反映的是平台侧调用量不等于你的场景最优榜单是参考不是结论。模型选择上我的经验是代码生成和重构优先试 Qwen3 Coder输出紧凑、单价友好需要长解释或文档写作时换通用模型批量任务先用小max_tokens试跑确认输出质量再放开。TaoToken 在这里的角色是统一入口你换模型只改model字段Key 和 Base URL 不用动这对做横向成本对比特别省事。最后给一个实用技巧把每次请求的usage和model写进日志跑一周后按天聚合你就能看到真实成本曲线而不是拍脑袋估算。曲线一旦画出来选哪个模型、max_tokens设多少答案自己就浮出来了。 告别海外账号与网络限制稳定直连全球优质大模型限时半价接入中。 点击领取海量免费额度