多模态LLM管道：token计费如何击穿产品成本

将大型语言模型与计算机视觉配对的多模态管道，正成为生产级 AI 的默认架构。无论是从扫描文档中提取结构化数据、构建能够对视频帧进行推理的 Agent，还是根据文本描述生成图像，它们的集成点几乎总是相同的：通过聊天补全 API 服务的具备视觉能力的 LLM。挑战不仅在于模型准确性，还在于推理的经济性。高分辨率图像和长视频上下文会显著增加 token 消耗量，一旦这些系统达到生产规模，基于 token 的计费就变得不可预测。

为什么多模态管道会在基于 Token 的计费上崩溃

一张编码为 base64 的 1024x1024 图像，在模型开始处理文本之前就会消耗数千个 token。在 Agent 工作流中，LLM 接收一帧、调用工具、再接收一帧、循环往复，输入 token 量成为主要成本来源。Together AI、Fireworks AI、OpenRouter、Replicate 和 Anyscale 等提供商都按 token 计费，因此每多一张图像或长文档都会直接增加开销。Oxlo.ai 采用按请求计费：每个 API 调用一个固定费用，不受提示词中的像素数或 token 数影响。对于长上下文视觉工作负载，这可能比基于 token 的替代方案便宜 10-100 倍。

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