成本追踪

If you can't measure it, you can't manage it

[ Phase 1: 最小 Agent ] · 工具数: 1 · 代码量: ~150 行

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前置知识

• 需要完成: s06 [配置管理]

你将学到

• API 响应中 usage 字段的结构和含义
• 如何累加 token 消耗并按模型定价计算成本
• 实时成本显示的设计——每条回复附带成本信息
• 为什么成本透明是 AI 产品的基本要求

问题场景

Agent 跑起来了，错误也处理了，配置也灵活了。但有一个关键问题被忽略了——你不知道每次对话花了多少钱。

AI API 按 token 计费。一次复杂的多轮对话可能花费 $0.01，也可能花费 $1。没有成本可见性，用户不知道自己在"烧钱"。

设计决策

计费粒度

方案	优点	缺点
仅累计总量	最简单	用户不知道哪步最贵
每轮显示	用户实时知道成本	输出稍显嘈杂
分项统计	最透明	实现复杂

我们选择每轮行内显示 + /cost 详细统计。Claude Code 在状态栏持续显示累计成本。

动手实现

步骤 1: CostTracker 类

核心逻辑——累加 usage 并按模型定价计算：

const PRICING: Record<string, { inputPerMillion: number; outputPerMillion: number }> = {
  "claude-sonnet-4-20250514": { inputPerMillion: 3, outputPerMillion: 15 },
  "claude-haiku-4-20251001":  { inputPerMillion: 0.25, outputPerMillion: 1.25 },
};

class CostTracker {
  addUsage(usage: { input_tokens: number; output_tokens: number }): void {
    this.totalInputTokens += usage.input_tokens;
    this.totalOutputTokens += usage.output_tokens;
    this.apiCalls++;
  }

  getCost(): { inputCost: number; outputCost: number; totalCost: number } {
    const pricing = PRICING[this.model];
    return {
      inputCost: (this.totalInputTokens / 1_000_000) * pricing.inputPerMillion,
      outputCost: (this.totalOutputTokens / 1_000_000) * pricing.outputPerMillion,
      // ...
    };
  }
}

直觉参考：1M tokens 大约是 750,000 个英文单词，或约 3 本小说的文本量。Sonnet 处理这么多输入文字的价格是 $3，输出是 $15。一次典型的 Agent 对话（5 轮循环）大约消耗 5,000-20,000 tokens，成本在 $0.01-$0.10 之间。

完整实现（含模型定价表）见 源码 标签页

步骤 2: 集成到 Agent 循环

在每次 API 调用后，把 response.usage 传给 tracker：

this.tracker.addUsage(response.usage);
console.log(`  ${this.tracker.getInlineStatus()}`);
// 输出: [1200↓ 280↑ $0.0078]

运行验证

npm run dev "帮我看看当前目录结构"  # 观察每轮成本
npm run dev                          # 交互式，输入 /cost 查看详情

点击 模拟器 标签页查看成本累加的动画演示

对照 Claude Code 架构

概念	我们的实现	Claude Code
Token 计数	手动累加 usage	全局 state 自动累加
成本显示	行内 + /cost 命令	状态栏持续显示
定价表	硬编码 3 个模型	API 动态获取
预算控制	无	token 预算触发自动压缩

更详细的架构对照见 深入 标签页

深入思考

Q: 为什么输入 token 比输出 token 便宜？

A: 输入 token 已经在 prompt 中了，模型只需要"理解"；输出 token 需要模型"生成"，计算量更大。Claude Sonnet 的输入价格 $3/M，输出 $15/M，差 5 倍。

Q: Claude Code 怎么控制成本不爆炸？

A: 通过 token 预算（budget）。当累计消耗接近预算时，自动触发上下文压缩（s24 课），而不是停止服务。这比简单的 MAX_TURNS 更智能。

Q: 什么是 cache token？为什么它的价格不同？

A: 当你连续发送相似的 prompt 时，API 可以复用之前计算过的部分，这就是 cache。Cache 命中的 token 价格只有普通 token 的 10%（Sonnet：$0.30/M vs $3/M）。Claude Code 大量使用 prompt caching——system prompt 和工具定义在多轮对话中不变，每次只有用户消息是新输入的，所以大部分输入 token 都能命中 cache，实际成本比表面计算低很多。练习 1 就是让你统计 cache token。

练习

1. 添加缓存 token 统计（response.usage.cache_creation_input_tokens / cache_read_input_tokens）
2. 实现成本预警：当单次对话超过 $0.10 时自动提示用户
3. 把成本数据持久化到文件，实现跨会话的历史成本追踪

Phase 1 总结

恭喜！完成 s03-s07，你已经构建了一个最小但完整的 AI Agent：

• ✅ 核心循环（s03）
• ✅ 消息管理（s04）
• ✅ 错误处理（s05）
• ✅ 配置管理（s06）
• ✅ 成本追踪（s07）

下一个 Phase 将把这个 Agent 的"工具"从 1 个扩展到完整的工具系统——s08 Tool 抽象开始。