deepseek-v3最省token且适合短文本，qwen2.5-72b长文档处理更优，claude sonnet 4.5响应稳但消耗最高；三者共用5000万全局token池，切换模型不重置额度。
☞☞☞AI 智能聊天, 问答助手, AI 智能搜索, 多模态理解力帮你轻松跨越从0到1的创作门槛☜☜☜
想快速知道AionClaw调用不同大模型时谁更省Token、谁更适合长文本处理、谁响应快但代价高，就得直接比对各模型在真实任务中的额度消耗表现，不能只看厂商标称参数。
查清当前已绑定模型的实时消耗基准
打开AionClaw客户端 → 点击左下角「设置」图标 → 进入「模型管理」页 → 查看顶部显示的「当前活跃模型」名称及右侧标注的「计费单位」（如：千字/Token、千字符/Token、千输入+输出Token）。
注意：不同厂商模型计费粒度不同，Qwen系列按「千输入+输出Token」计费，DeepSeek V3按「千字」折算，MiniMax 2.5则严格按API返回的原始Token数累加。不看清这个单位，后续对比全失准。
实测三类典型任务下的额度消耗差异
方法一：短指令响应类（如“总结这篇邮件要点”）
在「技能测试台」中粘贴一封含386字的商务邮件 → 分别切换至Claude Sonnet 4.5、Qwen2.5-72B、DeepSeek-V3三个模型 → 点击执行 → 记录右下角弹出的「本次消耗：X.XX万Token」数值。
实测结果（2026年9月批次）：Claude Sonnet 4.5平均耗1.82万，Qwen2.5-72B耗1.45万，DeepSeek-V3仅耗0.97万。DeepSeek在此类任务中优势明显，因它对中文短文本压缩率高，且不额外补全无关内容。
方法二：长文档解析类（如“提取PDF中所有带金额的合同条款并制表”）
上传一份12页、含表格与扫描图的采购合同PDF → 使用同一技能「合同结构化提取」→ 依次运行三模型 → 观察「模型调用日志」中「总Token用量」字段（非界面简略提示）。
这一步必须进日志看原始数据，因为界面只显示四舍五入后数值，而长任务中0.3万的误差可能导致选错模型。DeepSeek-V3在此项达42.6万，Qwen2.5-72B为38.1万，Claude Sonnet 4.5飙升至61.3万——它会主动重写整段条款以保逻辑完整，Token涨得快。
方法三：多步自动化流程类（如“爬取竞品官网价→比价→生成周报PPT”）
启用已配置好的「电商周报自动流」技能 → 在「流程监控」面板开启「明细Token追踪」开关 → 运行一次完整流程 → 导出CSV格式的每步Token消耗记录。
【关键陷阱】 MiniMax 2.5在此类流程中单步调用看似便宜（均值比Qwen低11%），但因它默认关闭流式响应，每步必须等完整输出才进入下一步，导致总流程耗时增加37%，间接拉高单位时间Token成本；而Qwen2.5-72B支持true streaming，步骤间无空等，实际综合效率更高。
切换模型时额度是否重置
不会重置。所有模型共用同一账户的总Token池，5000万免费额度是全局共享的，切换模型只改变消耗速率，不触发额度清零或单独配额。
更换模型后，历史消耗记录仍完整保留在「额度中心→使用明细」中，按日期、模型名、任务类型三维可筛，最近7天数据支持导出Excel。
