# V5.0 Pipeline Token成本计算器

PER-STAGE TOKEN COST BREAKDOWN · FULL PIPELINE SIMULATION

① 每日输入量
摄取层
文章/网页数量 20
平均文章长度 (tokens) 1,500
视频转录数量 3
平均转录长度 (tokens) 4,000
Layer 2 处理
每日主动LLM调用次数 10
平均输出长度 (tokens) 800
Layer 3 行动层
深度研究/产出任务数 2
产出平均长度 (tokens) 3,000
② 主模型选择
Layer 2/3 主要调用模型（per M tokens）
Claude Haiku
$0.80 / $4.00
Claude Sonnet
$3.00 / $15.00
Claude Opus
$15.00 / $75.00
GPT-4o
$2.50 / $10.00
GPT-4o mini
$0.15 / $0.60
Gemini 1.5 Pro
$1.25 / $5.00
* 价格仅供估算参考，请以官方文档为准。漏斗过滤和嵌入使用轻量模型/本地方案。
F
知识漏斗：内容分类过滤 (轻量模型 Haiku)
$0.00
步骤输入Tokens 输出Tokens 成本/天
F1 稀缺性分类 (100%素材) - - -
F2 价值度评分 (60%通过) - - -
F3 时效性裁切 (40%→24%) - - -
全量素材
0
件
→F1→
稀缺信号
0
件 60%
→F2→
高价值
0
件 40%
→F3→
进行动
0
件 ~12%
2
Layer 2：Context组装 + LLM处理
$0.00
组件输入Tokens 输出Tokens 成本/天
Schema (P0 · 25% ctx) - — -
RAG结果 (P1 · 40% ctx) - — -
Log.md (P2 · 20% ctx) - — -
System Prompt (15% ctx) - — -
LLM输出 (×调用次数) — - -
■ Schema ■ RAG ■ Log ■ System
3
Layer 3：深度研究 + 产出生成
$0.00
步骤输入Tokens 输出Tokens 成本/天
研究Context (RAG+Schema) - — -
产出生成 (商业计划/代码/模型) — - -
Closure回流 (摘要压缩写入) - - -
E
向量嵌入：Vector DB写入 (text-embedding-3-small)
$0.00
内容 Tokens量—成本/天
漏斗通过素材嵌入 (~12%) - — -
Closure产出回流嵌入 - — -
* 本地方案(ChromaDB+nomic-embed)成本≈$0，但需GPU或接受较慢速度
⊕ 总成本汇总
$0.00
每日
$0.00
每周
$0.00
每月
$0.00
每年
⚡ 优化建议（当前参数）
漏斗节省: 计算中...
模型选择: 计算中...
缓存策略: Schema+System Prompt启用缓存可节省约 $0/月
嵌入优化: 本地部署可节省 $0/月