Hoppa till innehållet

TextCortex API-guider

Den verkliga kostnaden för ett LLM API

Beräkna LLM API-kostnader över input, output, omförsök och modellval. Jämför din arbetsbelastning genom TextCortex multi-model API.

Den verkliga kostnaden för ett LLM API

Det här betyder det i praktiken

Bygg på ett API för flera modeller.

Prognostisera API-kostnader från uppmätta förfrågningar. Ett gemensamt API gör det enklare att jämföra modellval utan att blanda ihop leverantörsintegreringsskillnader med kostnaden för själva modellen.

Mät begäran som når modellen

Inmatningstokens inkluderar det material som din ansökan skickar: instruktioner, konversationshistorik, hämtade stycken och verktygsresultat. En kort användarfråga kan därför generera en mycket större input.

Utdatatokens varierar med det begärda svaret och modellinställningarna. Mät båda sidor över ett representativt urval istället för att prognostisera från en enda prompt.

Räkna misslyckade försök

Ett felaktigt utdrag, timeout eller svar som avvisats av din validerare kan leda till en annan begäran. Inkludera dessa försök i din kostnad per resultat-beräkning.

Ställ in en policy för begränsat försök igen. Om du omedelbart försöker igen varje misslyckande kan det öka både utgifterna och belastningen utan att resultatet förbättras, särskilt om problemet är en ogiltig begäran.

Jämför modeller med samma uppgift

Använd TextCortex API för att köra samma godkända begäran mot kandidatmodeller.

  • Håll uppgiften och framgångskriterierna konstanta.
  • Spela in modellversion och generationsinställningar.
  • Fånga fakturerad användning och aktuella priser.
  • Räkna giltiga resultat, upprepade försök och misslyckanden.
  • Jämför slut-till-änd-tid tillsammans med kostnad.

Bygg månadsprognosen

Multiplicera den uppmätta kostnaden per utförd uppgift med förväntad uppgiftsvolym. Håll separata uppskattningar för funktioner som använder olika modeller eller begär former.

Använd token-kalkylator för den grundläggande aritmetiken. Lägg till avgifter utanför den uppskattningen enligt den valda modellens faktureringsregler och granska sedan prognosen när den faktiska trafiken kommer.

Frågor

Dina nästa frågor, besvarade.

Hur prissätts API-användning?

Använd priserna för din valda modell och konto. Beräkna in- och utmatningstoken separat och inkludera alla tillämpliga cachade token, resonemangstoken eller andra avgifter. API-konsumtion skiljer sig från en arbetsytaprenumeration.

Hur fungerar modelldirigering?

Din applikation väljer en tillgänglig modell i varje API-begäran, och TextCortex dirigerar begäran genom dess API. Du kan välja olika modeller för olika uppgifter. Automatiskt val och reservbeteende bör endast användas där det är dokumenterat för din konfiguration.

Är TextCortex begränsad till modeller med öppen källkod?

Nej. API ger tillgång till egenutvecklade modellfamiljer som GPT, Claude och Gemini tillsammans med familjer med öppen vikt som Kimi, GLM, DeepSeek och MiMo. Använd GET /models för att lista de identifierare som är tillgängliga för ditt konto.

TextCortex AI

En integration. Ditt val av modeller.

Registrera dig för TextCortex, skapa en API-nyckel och börja bygga med de modeller som din applikation behöver.

Källor och dokumentation

Produktdokumentation och leverantörskällor för den här guiden. Granskade den 5 oktober 2026.