1. 对话数据概览

• 客户视角：

  • 提问次数：33 条

  • 提问总字数（含附件）：78079 字

• AI 机器人视角：

  • 回复次数：33 条

  • 回复总字数：107677 字

• 整体统计：

  • 总 Token 数：69010

  • 预估成本：USD 0.6871 (基于 claude-3-5-sonnet-20241022)

  • 注：Token 指最后一次问答完成后，整个聊天记录作为历史上下文输入时的 Token 大小，不含历史调用和复用。

2. Token 消耗与字数分析

• 中英文混合场景下，平均每 Token 字数： 2.692 字

• AI 回复 (Output) Token 数： 39999 (107677 字 / 2.692 字/Token)

  • 注：AI 回复的 Token 数即为 Output Token 数，不会被重复计入。

• Input Token估算: 29011 (69010总-39999)

3. Token 计算模型推导

• 核心思想：

  • Input Token 包含历史 Output 和当前提问，且历史记录会被循环使用。

  • 采用平均值和等差数列方法估算。

• 变量定义：

  • A：平均每次提问 (Input) 的 Token 数 = 879 (29011/33)

  • B：平均每次回复 (Output) 的 Token 数 = 1212 (39999/33)

• 推导过程：

  轮次	当轮输入 Token 数	上下文 Token 数
  1	A	A + B
  2	A + (A + B) = 2A + B	2A + 2B
  3	A + (2A + 2B) = 3A + 2B	3A + 3B
  ...	...	...
  33	A + (32A + 32B) = 33A + 32B	33A+33B

• 总输入 Token 数计算：

  • A 部分求和：A + 2A + 3A + ... + 33A = 561A

  • B 部分求和：B + 2B + 3B + ... + 32B = 528B

  • 总输入 Token 数：561A + 528B = 561 * 879 + 528 * 1212 = 1133055

目前累计的上下文大小是 69010 token,由33条回复和33条提问组成

其中字数我也知道了那么按比例能得到,在我的中英文混合情况下,平均每token=2.692字

也就是回复的33条合计107677字=39999token

这个是必然恰好 = output token的,因为只有AI的回复是output且不会被重复计入output

但是input的复杂多了,他会把output输入进去,且历史记录会大量循环

我感觉可以拆解一下,一方面是历史的output,一方面是我给的input,其中他们都涉及循环使用

那么我认为可以考虑求次数上的平均值,得到平均上每次input和output的token量作为基数,然后用等差数列去做

已知总token量是69010,其中Out39999+In29011,也就是平均每次提问879,平均每次回复1212,分别记为AB

第一轮结束后,当轮合计输入 A,上下文为A+B

第二轮结束后,当轮合计输入 A+(A+B)=2A+B,上下文为2A+2B

第三轮结束后,当轮合计输入 A+(2A+2B)=3A+2B,上下文为33A+33B

以此类推

第33轮结束后,当轮合计输入 A+(32A+32B)=33A+32B,上下文为3A+3B

然后对33个当轮合计求和即可得到总输入为

A+2A+3A+到33A,那么这个地方是561A

B+2B+3B+到32B,那么这个地方是528B

合计输入token量就是 561x879+528x1212=1133055