纳米ai上传文件本身不消耗tokens，仅解析、提取和问答交互计费；文字pdf每1000汉字约1300–1500 tokens，扫描pdf单页850–2800 tokens，ppt每页600–1100 tokens，音频1分钟约180–220 tokens。
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纳米AI上传文件本身不直接消耗Tokens，但文件解析、内容提取和后续问答交互会触发Token计费，实际消耗取决于文件类型、长度与你后续提问的复杂度。
上传动作本身不计费，但解析过程立即启动
点击“上传文件”→选择本地PDF/DOCX/TXT等文字型文件→确认导入，这三步不产生任何Token消耗。系统仅在后台建立文件索引，尚未调用大模型。
一旦你点击右侧“分析”图标或在输入框中首次提问（例如“总结这份合同的关键条款”），纳米AI立刻启动文本解析流程：对PDF做OCR识别（若为扫描件）、提取段落结构、切分语义块、向量化嵌入——【此时开始按实际解析出的文本量计费】。
不同文件类型的Token膨胀比差异极大
方法一：纯文字PDF（可复制粘贴）
每1000汉字≈1300–1500 tokens，含标题、列表、公式时上浮20%。
方法二：扫描图片PDF
先OCR识别再解析，单页A4图文混排PDF平均消耗850–2800 tokens，表格密集页接近上限。
方法三：PPT或Excel文件
每页PPT平均计入600–1100 tokens，动画备注、批注、隐藏幻灯片均参与计费；Excel按有效单元格数折算，含公式的单元格权重翻倍。
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注意：音频文件（MP3/M4A）按语音转文字结果计费，1分钟清晰录音≈180–220 tokens；视频文件仅解析关键帧字幕与OCR文字，不处理画面内容。
如何预判单次上传的实际Token开销
第一步：上传前右键查看文件属性，确认是否为文字型PDF（Ctrl+A能全选则为真文字）。
第二步：若为扫描件，用Adobe Acrobat或WPS打开→执行“增强扫描”→导出为文字型PDF再上传，可降低30%以上解析Token。
第三步：上传后不急于提问，先点开右侧“文档概览”，查看系统标注的【已解析字符数】——该数字×1.3即为当前最低预估Token消耗量（不含你后续提问）。
第四步：如需多次提问同一文件，建议首次提问时加限定词：“仅基于第12–15页内容回答”，避免模型反复加载全文。
