WorkBuddyToken计费与官方模型一致吗

WorkBuddy 的 Token 计费并非简单照搬官方模型的原始 token 统计，而是经过平台层深度优化的动态计费体系——它融合了模型加权（GLM 1:1，Kimi/DeepSeek 高达1.3～1.8倍）、技能调用固定溢价（+200～500）、上下文智能折叠折算等多重修正因子，导致账单实际扣减的 billed_tokens 与模型侧返回的原始 token_count 存在显著差异；这意味着选模型不仅是比效果，更是比在 WorkBuddy 生态中的“运行效率”：GLM 系列因全链路原生支持，Token 利用率常比同类竞品高30%～50%，而忽视计费逻辑直接套用单次测试结果做预算，极易造成成本误判——真正靠谱的成本预估，必须基于真实任务流连续3天调用 /v1/billing/usage 接口汇总分析。

WorkBuddy 的 Token 计费标准 **不与官方模型的原始 Token 统计方式完全同步**，而是经过平台层二次映射和策略压缩后的结果。

Token Plan 套餐里的 Token 是什么？

你看到的「Token Plan」中扣减的 Token，不是模型底层 raw input/output 的原始 token 数（比如 GLM-4.7 实际拆分出的 subword），而是 WorkBuddy 在调度链路中注入了三项修正因子后生成的计费单位：

• 模型适配加权：GLM 系列原生适配模型按 1:1 映射；Kimi、DeepSeek 等外部模型默认 ×1.3～1.8 倍系数（因需额外做 prompt 重写与响应归一化）
• 技能调用溢价：启用 docx、excel_batch 等执行类技能时，固定 +200～500 Token（无论文档大小，这是技能初始化开销）
• 上下文折叠折算：专家模式下自动启用的领域记忆缓存，会把历史相关片段压缩为结构化摘要，这部分不计入计费 Token —— 但基础模式中完整加载 5 轮对话，每轮都按原始长度计费

get_model_usage() 返回的 token_count 能信吗？

不能直接等同于账单消耗。该函数返回的是当前请求在模型侧的原始 token 估算值，不含技能溢价、也不经加权系数调整。它适合做性能监控，但不适合做成本预估。

真实扣费依据是 /v1/billing/usage 接口返回的 billed_tokens 字段，这个值才包含全部平台级修正项。

常见错误现象：
你调用一次 generate_docx，get_model_usage() 显示用了 1280 tokens，但账单里扣了 1760 Token —— 多出的 480 就是 docx 技能固定溢价 + Kimi 模型 ×1.3 系数叠加的结果。

为什么不同模型间 Token 消耗差异这么大？

根本原因在于 WorkBuddy 对各模型的「调度深度」不同：

• GLM-5.0-Turbo：全链路原生打通，prompt 编排、输出 Schema 校验、文件写入均由平台内核直控，计费最“实”
• Kimi-2.5：需经中间层做 JSON Schema 注入与响应清洗，额外增加 token 开销，且不支持动态上下文折叠
• Hunyuan-Pro：仅开放文本生成接口，无法调用任何技能，计费最接近原始 token，但功能受限

所以选模型不只是看效果，还要看它在 WorkBuddy 里“跑得多轻”——GLM 系列在多数执行场景下，实际 Token 效率比名气更大的模型高 30%～50%。

真正容易被忽略的点是：计费 Token 不是静态值，它随你启用的技能、选择的模式（基础/专家）、甚至当前是否开启企业微信远程同步（Claw 启用时会额外注入审计 token）而浮动。别拿单次测试去套长期预算，必须用你的真实任务流跑满 3 天，再拉 /v1/billing/usage 的明细汇总。

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