作者注:详解 Claude 4.5 Sonnet API 价格结构、各版本计费对比、与 GPT-4 价格差异,提供 Prompt Caching 等 5 种省钱技巧,帮助优化 API 调用成本
当你准备在生产环境中部署 Claude 4.5 Sonnet 时,价格是决策的关键因素之一。本文将详细介绍 Claude API 价格结构、计费规则和成本优化策略,帮助你在保证服务质量的同时有效控制成本。
文章涵盖官方定价详解、与其他模型的 价格对比分析、Prompt Caching 省钱技巧、月度成本估算工具等核心要点,帮助你快速掌握 Claude 4 费用优化方法。
核心价值:通过本文,你将学会如何精准计算 API 成本、选择最优计费方案,大幅降低 30-50% 的调用费用。
Claude API 价格官方定价结构
Claude 4.5 Sonnet 采用基于 token 使用量的按需计费模式,价格结构清晰透明。
💰 标准价格表
计费项目
官方价格
计费单位
说明
输入 Tokens
$3
百万 tokens
用户输入、系统提示、上下文等
输出 Tokens
$15
百万 tokens
模型生成的响应内容
Cached Input Tokens
$0.3
百万 tokens
启用 Prompt Caching 后节省 90%
🔍 Token 计费详解
输入 Token 包含:
用户的实际输入内容
系统提示词 (System Prompt)
对话历史上下文
工具定义和描述
文件内容和附件
输出 Token 包含:
模型生成的文字响应
结构化数据输出
工具调用参数
错误信息和说明
🎯 成本优化建议:输出 token 价格是输入的 5 倍,因此控制输出长度是降低成本的关键。我们建议通过 API易 apiyi.com 平台进行实际测试,该平台提供了详细的 token 使用统计和成本分析工具,帮助你精准优化 API 调用策略。
Claude 4 价格与 Claude 4.5 价格对比
了解不同版本的 Claude API 收费差异对选择合适的模型至关重要。
📊 Claude 模型系列价格对比
模型版本
输入价格
输出价格
性能定位
性价比
Claude Sonnet 4.5
$3/M
$15/M
全球最强编程模型
⭐⭐⭐⭐⭐
Claude Sonnet 4
$3/M
$15/M
前代旗舰模型
⭐⭐⭐⭐
Claude Opus 4
$15/M
$75/M
深度推理专用
⭐⭐⭐
Claude Haiku 3
$0.25/M
$1.25/M
快速响应轻量级
⭐⭐⭐⭐⭐
🚀 Claude 4.5 价格优势分析
关键发现:
✅ 与 Claude Sonnet 4 价格完全相同
✅ 编程能力提升 100% (错误率从 9% 降至 0%)
✅ Agent 能力提升 45% (OSWorld 从 42.2% 升至 61.4%)
✅ 新增上下文编辑功能,可节省 30-50% token 消耗
✅ 性能大幅提升,实际性价比提高 2-3 倍
适用场景选择:
复杂编程任务: Claude Sonnet 4.5 (最佳选择)
深度推理分析: Claude Opus 4 (准确性要求极高场景)
大规模简单任务: Claude Haiku 3 (成本敏感场景)
Claude 4 费用与 GPT-4 价格深度对比
在选择 AI 模型时,Claude API 价格与 OpenAI GPT-4 的对比是重要参考依据。
💵 主流模型价格对比表
模型
输入价格
输出价格
编程能力
Agent 能力
综合评分
Claude Sonnet 4.5
$3/M
$15/M
⭐⭐⭐⭐⭐
⭐⭐⭐⭐⭐
9.5/10
GPT-4.1
$2.5/M
$10/M
⭐⭐⭐⭐
⭐⭐⭐
8.0/10
GPT-4o
$2.5/M
$10/M
⭐⭐⭐⭐
⭐⭐⭐⭐
8.5/10
Gemini 2.5 Pro
$1.25/M
$5/M
⭐⭐⭐⭐
⭐⭐⭐
7.5/10
📈 实际成本场景对比
场景 1:日常对话应用 (100 万输入 + 20 万输出)
模型
月度成本
性能表现
性价比评级
Claude Sonnet 4.5
$6.00
优秀
⭐⭐⭐⭐
GPT-4.1
$4.50
良好
⭐⭐⭐⭐⭐
Gemini 2.5 Pro
$2.25
良好
⭐⭐⭐⭐⭐
场景 2:编程辅助应用 (500 万输入 + 200 万输出)
模型
月度成本
代码质量
性价比评级
Claude Sonnet 4.5
$45.00
业界第一
⭐⭐⭐⭐⭐
GPT-4.1
$32.50
优秀
⭐⭐⭐⭐
GPT-4o
$32.50
优秀
⭐⭐⭐⭐
场景 3:复杂 Agent 构建 (1000 万输入 + 300 万输出)
模型
月度成本
Agent 稳定性
性价比评级
Claude Sonnet 4.5
$75.00
最强 (30h+ 聚焦)
⭐⭐⭐⭐⭐
GPT-4.1
$55.00
良好
⭐⭐⭐
GPT-4o
$55.00
良好
⭐⭐⭐⭐
🎯 选择建议
选择 Claude Sonnet 4.5 的理由:
✅ 编程任务质量要求极高
✅ 需要构建复杂的自主 Agent
✅ 长时间任务执行 (30+ 小时)
✅ 对齐安全性要求高
✅ 需要上下文智能管理功能
选择 GPT-4 系列的理由:
✅ 成本预算较为紧张
✅ 任务复杂度中等
✅ 需要更快的响应速度
✅ 对编程能力要求不极致
💰 成本优化建议:在实际选择时,建议通过 API易 apiyi.com 平台进行多模型对比测试。该平台提供了统一的接口标准,支持一键切换不同模型,并提供详细的成本分析报告,帮助你找到最适合业务场景的性价比方案。
Claude API 收费优化:Prompt Caching 省钱技巧
Prompt Caching 是降低 Claude API 价格成本的最有效方法,可节省 30-50% 的费用。
🔥 Prompt Caching 工作原理
核心机制:
将重复使用的系统提示词缓存到服务器
后续请求直接引用缓存,不重新传输
缓存 token 价格仅为普通输入的 10%
价格对比:
Token 类型
标准价格
缓存价格
节省比例
输入 Token
$3/M
$0.3/M
90%
输出 Token
$15/M
N/A
不适用
💡 Prompt Caching 使用场景
适用场景:
系统提示词固定: 相同的 system prompt 重复使用
文档分析: 对同一份文档进行多次提问
RAG 应用: 知识库内容保持不变
工具定义: Function Calling 工具列表固定
长上下文对话: 历史对话持续积累
不适用场景:
每次请求的内容完全不同
单次请求后不再使用
系统提示词频繁变化
📋 实施步骤和代码示例
Python 实现示例:
import anthropic
client = anthropic.Anthropic(api_key="YOUR_API_KEY")
# 方式 1:标记可缓存的系统提示词
response = client.messages.create(
model="claude-sonnet-4-5-20250929",
max_tokens=1024,
system=[
{
"type": "text",
"text": "你是一个专业的 Python 编程助手,精通代码优化和性能分析...(长系统提示词)",
"cache_control": {"type": "ephemeral"} # 标记为可缓存
}
],
messages=[
{"role": "user", "content": "请帮我优化这段代码..."}
]
)
# 方式 2:缓存长文档内容
response = client.messages.create(
model="claude-sonnet-4-5-20250929",
max_tokens=1024,
messages=[
{
"role": "user",
"content": [
{
"type": "text",
"text": "这是一份长达 10000 tokens 的技术文档...",
"cache_control": {"type": "ephemeral"}
},
{
"type": "text",
"text": "请总结这份文档的核心要点"
}
]
}
]
)
💰 成本节省计算
示例场景:RAG 问答系统
系统提示词: 5000 tokens (固定)
知识库内容: 50000 tokens (固定)
用户提问: 500 tokens (变化)
模型回答: 1000 tokens (变化)
每日请求: 10000 次
不使用 Prompt Caching:
输入成本: (5000 + 50000 + 500) × 10000 × $3 / 1,000,000 = $1,665/天
输出成本: 1000 × 10000 × $15 / 1,000,000 = $150/天
总成本: $1,815/天 = $54,450/月
使用 Prompt Caching:
首次请求: (5000 + 50000 + 500) × $3 / 1,000,000 = $0.1665
后续请求 (缓存): (5000 + 50000) × $0.3 / 1,000,000 + 500 × $3 / 1,000,000 = $0.018
输入成本: $0.1665 + $0.018 × 9999 = $180.05/天
输出成本: $150/天 (不变)
总成本: $330/天 = $9,900/月
节省金额: $44,550/月 (节省 82%)
5 种 Claude API 价格优化实战策略
除了 Prompt Caching,还有多种方法可以有效降低 Claude 4 价格成本。
✅ 策略 1:智能输出长度控制
核心原理:输出 token 价格是输入的 5 倍,精准控制输出长度至关重要。
实施方法:
方法
效果
实施难度
设置 max_tokens
硬性限制,100% 有效
⭐ 简单
提示词指定长度
软性约束,80% 有效
⭐⭐ 中等
结构化输出
减少废话,70% 有效
⭐⭐⭐ 较难
代码示例:
response = client.messages.create(
model="claude-sonnet-4-5-20250929",
max_tokens=500, # 严格限制输出长度
messages=[
{
"role": "user",
"content": "请用 3 句话总结以下内容,每句话不超过 50 字..."
}
]
)
成本节省估算: 将平均输出从 2000 tokens 降至 500 tokens,可节省 75% 输出成本。
✅ 策略 2:上下文智能管理
核心原理:利用 Claude 4.5 的 Context Editing 功能,自动清理过时上下文。
实施方法:
✅ 启用自动上下文编辑功能
✅ 定期清理不相关的历史对话
✅ 优先保留最新和最重要的信息
✅ 使用 Memory Tools 跨会话共享知识
效果:
降低 30-50% 的输入 token 消耗
提升对话连贯性和质量
减少无效信息传输
✅ 策略 3:分层模型策略
核心原理:根据任务复杂度选择合适的模型,简单任务用低价模型。
推荐配置:
任务类型
推荐模型
价格
适用场景
极复杂编程
Claude Sonnet 4.5
$3/$15
系统架构设计、复杂 Bug 定位
一般编程
Claude Sonnet 4
$3/$15
常规代码生成、代码审查
简单问答
Claude Haiku 3
$0.25/$1.25
客服机器人、FAQ 回答
快速检索
Claude Haiku 3
$0.25/$1.25
信息提取、关键词识别
成本节省: 通过分层策略,综合成本可降低 40-60%。
✅ 策略 4:批量处理优化
核心原理:合并多个小请求为一个大请求,减少固定开销。
不佳实践:
# 发送 100 个单独请求
for item in items:
response = client.messages.create(...) # 每次都传输系统提示词
优化实践:
# 合并为 1 个批量请求
batch_content = "\n\n".join([f"任务 {i+1}: {item}" for i, item in enumerate(items)])
response = client.messages.create(
messages=[{"role": "user", "content": f"请批量处理以下任务:\n{batch_content}"}]
)
成本节省: 减少 70-90% 的系统提示词重复传输成本。
✅ 策略 5:使用 API 聚合平台
核心原理:通过专业中转平台获得价格优惠、负载均衡和技术支持。
API易平台优势:
优势项
说明
价值
价格优惠
比官方便宜 15-20%
直接成本降低
多模型切换
一键切换不同模型
灵活性提升
用量分析
详细 token 统计
精准成本控制
负载均衡
多节点自动切换
稳定性保障
技术支持
专业团队支持
问题快速解决
🎯 选择建议:对于企业级应用,我们强烈建议通过 API易 apiyi.com 等专业平台接入 Claude API。该平台不仅提供了更优惠的价格,还有完善的成本分析和监控工具,帮助你实时优化 API 调用策略,实现成本的精细化管理。
Claude 4 费用月度成本估算工具
为了帮助你更好地规划预算,我们提供了不同使用场景下的 Claude API 收费成本估算。
📊 典型应用场景成本估算
场景 1:智能客服机器人
使用参数:
日均对话: 5000 次
平均输入: 500 tokens (上下文 300 + 用户 200)
平均输出: 300 tokens
模型选择: Claude Haiku 3 (快速响应)
月度成本计算:
输入成本: 500 × 5000 × 30 × $0.25 / 1,000,000 = $18.75
输出成本: 300 × 5000 × 30 × $1.25 / 1,000,000 = $56.25
总成本: $75/月
场景 2:代码审查助手
使用参数:
日均审查: 200 次
平均输入: 5000 tokens (系统提示 1000 + 代码 4000)
平均输出: 1500 tokens (审查报告)
模型选择: Claude Sonnet 4.5
启用 Prompt Caching: 是
月度成本计算:
首次输入: 5000 × $3 / 1,000,000 = $0.015
后续缓存输入: 1000 × $0.3 / 1,000,000 + 4000 × $3 / 1,000,000 = $0.0123
输入成本: ($0.015 + $0.0123 × 199) × 200 × 30 = $1,476
输出成本: 1500 × 200 × 30 × $15 / 1,000,000 = $1,350
总成本: $2,826/月
未使用 Caching 成本: $5,400/月
节省金额: $2,574/月 (节省 48%)
场景 3:文档分析系统
使用参数:
日均分析: 1000 份文档
平均输入: 8000 tokens (系统 500 + 文档 7000 + 问题 500)
平均输出: 800 tokens
模型选择: Claude Sonnet 4.5
启用 Prompt Caching: 是 (缓存系统提示和文档)
月度成本计算:
首次输入: 8000 × $3 / 1,000,000 = $0.024
后续缓存输入: 7500 × $0.3 / 1,000,000 + 500 × $3 / 1,000,000 = $0.00375
输入成本: ($0.024 + $0.00375 × 999) × 1000 × 30 = $1,845
输出成本: 800 × 1000 × 30 × $15 / 1,000,000 = $360
总成本: $2,205/月
未使用 Caching 成本: $7,560/月
节省金额: $5,355/月 (节省 71%)
场景 4:复杂 Agent 系统
使用参数:
日均任务: 500 个
平均输入: 15000 tokens (系统 2000 + 工具定义 3000 + 任务上下文 10000)
平均输出: 3000 tokens (包含工具调用)
模型选择: Claude Sonnet 4.5
启用 Prompt Caching: 是 (缓存系统提示和工具定义)
月度成本计算:
首次输入: 15000 × $3 / 1,000,000 = $0.045
后续缓存输入: 5000 × $0.3 / 1,000,000 + 10000 × $3 / 1,000,000 = $0.0315
输入成本: ($0.045 + $0.0315 × 499) × 500 × 30 = $236,925 (实际应为 $7,897.5,计算错误已修正)
输出成本: 3000 × 500 × 30 × $15 / 1,000,000 = $675
总成本: $8,572.5/月
未使用 Caching 成本: $23,175/月
节省金额: $14,602.5/月 (节省 63%)
🧮 自定义成本计算公式
基础公式:
月度成本 = (日均请求数 × 30) × [(输入tokens × 输入价格 + 输出tokens × 输出价格) / 1,000,000]
启用 Prompt Caching:
月度成本 = (日均请求数 × 30) × [
(首次请求: 全部输入 × $3 / 1M) +
(后续请求: 缓存部分 × $0.3 / 1M + 非缓存部分 × $3 / 1M) +
(输出 × $15 / 1M)
]
💰 成本估算建议:在实际部署前,建议使用 API易 apiyi.com 平台的成本计算器进行精准估算。该平台提供了可视化的成本预测工具,支持多种场景模拟,并能根据实际使用情况提供优化建议,帮助你制定合理的预算计划。
Claude API 价格常见问题解答
关于 Claude 4 价格和计费的常见疑问汇总。
Q1: Claude 4.5 Sonnet 的 API 价格是多少?
官方标准价格:
输入 Tokens: $3 / 百万 tokens
输出 Tokens: $15 / 百万 tokens
Cached Input Tokens: $0.3 / 百万 tokens (启用 Prompt Caching 后)
价格特点:
与 Claude Sonnet 4 价格完全相同
性能大幅提升,性价比提高 2-3 倍
通过 Prompt Caching 可节省 30-50% 成本
推荐方案:如果你在寻找更优惠的价格和更稳定的服务,我们建议通过 API易 apiyi.com 接入。该平台提供比官方便宜 15-20% 的价格,并有完善的技术支持和成本分析工具,帮助你有效控制开支。
Q2: Claude 4 和 Claude 4.5 价格有什么区别?
价格对比:
模型版本
输入价格
输出价格
性能差异
Claude Sonnet 4
$3/M
$15/M
基准
Claude Sonnet 4.5
$3/M
$15/M
+45% (OSWorld), 代码错误率 -9%
关键发现:
✅ 价格完全相同,无需额外成本
✅ Claude 4.5 性能大幅提升
✅ 编程能力从良好提升至业界第一
✅ Agent 稳定性从数小时提升至 30+ 小时
✅ 新增上下文编辑、Memory 工具等功能
结论:Claude 4.5 是 Claude 4 的完全升级版,价格不变但性能显著提升,建议全面迁移至 4.5 版本。
Q3: 如何降低 Claude API 的调用成本?
5 种有效策略:
启用 Prompt Caching (最有效)
节省效果: 30-50%
适用场景: 固定系统提示词、长文档分析、RAG 应用
实施难度: ⭐ 简单
控制输出长度
节省效果: 50-75%
方法: 设置 max_tokens、提示词指定长度
实施难度: ⭐ 简单
分层模型策略
节省效果: 40-60%
方法: 简单任务用 Haiku,复杂任务用 Sonnet
实施难度: ⭐⭐ 中等
批量处理优化
节省效果: 70-90% (减少重复传输)
方法: 合并多个小请求为一个大请求
实施难度: ⭐⭐ 中等
使用 API 聚合平台
节省效果: 15-20% (价格优惠)
推荐平台: API易 apiyi.com
实施难度: ⭐ 简单
专业建议:建议组合使用多种策略,综合成本可降低 60-80%。API易 apiyi.com 平台提供了成本分析和优化建议功能,可以帮助你找到最适合的优化方案。
Q4: Prompt Caching 是如何工作的?
工作原理:
在请求中标记需要缓存的内容 (添加 cache_control 参数)
首次请求: 按正常价格 $3/M 计费,服务器缓存内容
后续请求: 缓存部分按 $0.3/M 计费 (节省 90%)
缓存有效期: 5 分钟内的相同内容会被复用
适用场景:
✅ 系统提示词固定不变
✅ 对同一份文档多次提问
✅ RAG 应用中的知识库内容
✅ Function Calling 工具定义
✅ 长对话上下文
代码示例:
response = client.messages.create(
model="claude-sonnet-4-5-20250929",
system=[
{
"type": "text",
"text": "长系统提示词...",
"cache_control": {"type": "ephemeral"} # 标记为可缓存
}
],
messages=[...]
)
效果验证:响应中会包含 usage 字段,显示缓存命中情况。
Q5: Claude 4 费用与 GPT-4 价格哪个更划算?
价格对比:
模型
输入价格
输出价格
综合成本 (100M输入+20M输出)
Claude Sonnet 4.5
$3/M
$15/M
$600
GPT-4.1
$2.5/M
$10/M
$450
GPT-4o
$2.5/M
$10/M
$450
性能对比:
维度
Claude Sonnet 4.5
GPT-4.1
GPT-4o
编程能力
⭐⭐⭐⭐⭐ (业界第一)
⭐⭐⭐⭐
⭐⭐⭐⭐
Agent 能力
⭐⭐⭐⭐⭐ (30h+ 聚焦)
⭐⭐⭐
⭐⭐⭐⭐
上下文管理
⭐⭐⭐⭐⭐ (智能编辑)
⭐⭐⭐
⭐⭐⭐⭐
结论:
成本敏感场景: GPT-4 价格更低 (便宜 25%)
编程质量要求高: Claude 4.5 性能更强 (值得额外 33% 成本)
复杂 Agent 构建: Claude 4.5 是唯一选择
通用对话场景: GPT-4 性价比更高
推荐策略:通过 API易 apiyi.com 平台统一管理两种模型,根据具体任务灵活切换,既能保证质量又能控制成本。该平台提供了一键切换功能和成本对比分析,帮助你找到最优方案。
Q6: 如何估算我的项目每月会花费多少钱?
估算步骤:
统计请求参数:
每日请求数
平均输入 token 数
平均输出 token 数
使用计算公式:
月度成本 = 日均请求数 × 30 × [(输入tokens × $3 + 输出tokens × $15) / 1,000,000]
考虑优化因素:
启用 Prompt Caching: 成本 ×0.5-0.7
分层模型策略: 成本 ×0.4-0.6
批量处理: 成本 ×0.3-0.5
示例:
日均 1000 次请求
平均 3000 输入 + 1000 输出 tokens
基础成本: 1000 × 30 × [(3000×$3 + 1000×$15) / 1,000,000] = $720/月
启用 Caching 后: $720 × 0.6 = $432/月
推荐工具:API易 apiyi.com 平台提供免费的成本计算器和实时用量监控,可以精准估算和控制开支,避免预算超支。
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Prompt Caching 实战指南
API易技术博客
成本工具
API 成本计算器
API易控制台
深入学习建议:持续关注 Claude API 价格变化和新功能发布,我们推荐定期访问 API易 help.apiyi.com 的技术博客,了解最新的成本优化技巧和最佳实践案例,保持竞争优势。
总结
Claude 4.5 Sonnet API 价格结构清晰,通过合理的优化策略可以显著降低成本。
重点回顾:输入 $3/M、输出 $15/M 的标准定价,通过 Prompt Caching 可节省 30-50%,与 Claude 4 价格相同但性能提升 45%+
在实际应用中,建议:
优先启用 Prompt Caching 功能
根据任务复杂度选择合适模型
精准控制输出长度降低成本
使用 API 聚合平台获得价格优惠
最终建议:对于企业级应用,我们强烈推荐使用 API易 apiyi.com 这类专业的 API 聚合平台。它不仅提供了比官方便宜 15-20% 的价格,还有完善的成本监控、用量分析和技术支持体系,能够显著提升开发效率并降低运营成本。通过平台的智能优化建议,可以帮助你实现 60-80% 的综合成本节省。
📝 作者简介:资深 AI 应用开发者,专注大模型 API 成本优化与架构设计。定期分享 AI 成本控制实践经验,更多技术资料和最佳实践案例可访问 API易 apiyi.com 技术社区。
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