muse wonder api计费分输入（4美元/百万token）、输出（20美元/百万token）及缓存输入（0.2美元/百万token）三部分，多模态输入按编码后token计费，需设max_tokens防超支，并通过控制台、请求头日志和cli工具监控成本。
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想用Muse Wonder API跑实际任务，必须先搞清它的计费结构，否则容易在调用后收到远超预期的账单。
API输入费用怎么算
每百万个输入token收费【4.00美元】，包含你传给模型的所有文本、图像描述、音频转写文本、视频帧摘要等原始输入内容。缓存输入（即复用已处理过的上下文片段）另计，单价为每百万token 0.20美元，但需显式启用缓存策略才触发该费用。
注意：图像、音频、视频等多模态输入会先被编码为token序列，其长度取决于分辨率或时长，不是按文件大小计费——一张4K截图可能生成8万token，直接吃掉近32美分。
API输出费用怎么算
每百万个输出token收费【20.00美元】，从模型开始生成第一个字符起计，直到流式响应结束或达到max_tokens限制为止。
这一步操作起来很简单，但风险藏在细节里：如果你没设max_tokens，模型可能持续生成直到耗尽配额或超时，而每多10万输出token就增加2美元成本。对长文档摘要、代码生成等高输出场景，务必硬性限制输出长度。
费用叠加与不可见开销
方法一：基础费用 = （输入token数 ÷ 1,000,000）× 4.00 + （输出token数 ÷ 1,000,000）× 20.00
方法二：若启用Active Memory跨会话保留上下文，系统会自动将关键对话片段写入缓存层，这部分按缓存输入单独计费，不计入主输入token；但缓存读取不收费。
第一步：登录Meta Developer Portal → 进入Muse Model API控制台 → 查看“Billing Dashboard”中的实时token消耗图表。
第二步：在调用请求头中添加X-Meta-Trace-ID，并开启request_logging，确保每次调用的input_token_count和output_token_count字段被完整记录到CloudWatch日志中。
第三步：用官方提供的cost-calculator CLI工具校验历史请求账单，命令为meta-muse-cost --log-path ./requests.json --model wonder，它会自动识别是否含缓存输入并分项列出。
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