你的 AI 功能，每多一个用户亏多少钱？账单比预估翻几倍：大神用 30 行 Python 算穿 LLM 单用户真实成本

大白话这篇 Dev.to 文章的槽点很真实：大多数 LLM 功能上线前，成本估算就是「一次请求多少 token × 官网单价」，算出来接近 0，大家就放心了。但 LLM 和普通功能不一样，每多一个用户、每多一次请求都在真金白银地烧钱，而且输入输出分开计价。作者给了一个 Python 小脚本，把输入 token、输出 token、缓存命中比例、重试率、评测开销都算进去，还能模拟提示词变长后成本怎么涨。所有价格都是示例数字，得换成自己供应商的现价。

对你意味着只要你在做带 AI 功能的产品，或者要向老板、财务报成本，这套模型能帮你提前避坑；别等账单来了才发现缓存和重试没算。