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積分消耗說明

2026-02-26
FeelFish Team

積分消耗說明 🔋

FeelFish 請求 AI 時會消耗積分，用於支付大模型廠商的算力成本，不同的大模型消耗積分的快慢不同。發送給 AI 的內容和 AI 返回的內容消耗的積分也不同。

以目前 FeelFish 推薦的 DeepSeek V3.2 為例，下面是大概的積分消耗規則說明：

  • ➡️ 你首次發送給 AI 100 個字，消耗大約 2000 個積分。
  • ⬅️ AI 返回 100 個字，消耗大約 3000 個積分。
  • 🔁 你再繼續發送給 AI 100 個字，這次會帶上前麵的 200 個字，這兩百個字也會消耗，但是因為有緩存所以會更便宜，隻需要十分之一的積分，大概 400 積分。加上這次新發送給 AI 的 100 個字，會消耗 2400 積分。
  • 📈 如果持續在一個對話中創作，發送給 AI 的曆史消息也會越來越多，不過最終會到達上限，接近上限的時候 FeelFish 會觸發自動整理壓縮，降低積分消耗，接近上限時每次請求會消耗大概 280,000 個積分（按照年度會員的價格，大約消耗 3.5 分錢人民幣）。

按照我們的經驗估算，一億個積分如果創作得比較高效（來回修改比較少）大概可以創作 十多萬字 📚。如果改動比較多，大概可以創作 兩三萬字 ✍️。當然，理論上來說，一億積分是可以返回上百萬字的，但是實際創作的時候 AI 返回的字並不等於最終小說的內容，所以具體的消耗還要看個人創作的習慣，比如如果你習慣基於輔助創作麵闆創作，而不是用智能體，那麽積分消耗應該會更少，因為每次新開輔助創作麵闆，都是新的對話，不會包含老的曆史消息的積分消耗。

常見問題 ❓

❓ 為什麽積分消耗這麽快？

因為發送給 AI 的內容也會消耗積分，對話太長之後每次發送給 AI 的內容會太多。每次請求的積分消耗也會越來越多，不過曆史消息因為有緩存，積分消耗隻有新消息的十分之一（針對 DeepSeek V3.2 來說）。

也有可能是你用了 ChatGPT 這樣的模型，海外模型一般消耗都更大，比如 gpt-5.1 是 deepseek-3.2 的近五倍消耗 ⚠️。這些消耗都是付給大模型廠商的算力成本，所以如果你預算有限，建議選擇推薦的模型，性價比最高 💰。

❓ 有什麽方法可以減少積分的消耗？

  • 🧠 任務分離：在智能體中創作的時候，每個獨立的任務新開對話，這樣每個任務曆史消息攜帶上下文比較少，消耗的積分也相對較少。比如你連續創作了三章之後，接下來要新增一個新的角色，新增角色這個任務和前麵創作三章的任務沒有關系，那麽你可以新開對話來創作新增角色這個任務。
  • ⚙️ 設置自動整理閾值：如下圖，結合自己使用情況設置自動整理的閾值，閾值越低，會更早出發自動整理（當然你也可以選擇手動點擊“整理並繼續”手動觸發），請求所消耗的積分上限越小。默認是 78%，你可以調低到 50~70%。（配置位置：設置彈窗->提示詞和上下文->自動總結配置）
  • ✏️ 使用輔助創作麵闆：精細化的修改可以使用輔助創作麵闆，更加精準的修改指定內容，減少和 AI 來回對話的次數，降低積分消耗。
  • 💾 使用帶輸入緩存的模型服務：盡量使用帶輸入緩存的模型服務（比如 DeepSeek），這樣曆史消息的積分消耗會更少（比如對於 DeepSeek V3.2 來說，曆史消息所帶來的積分消耗是新消息的十分之一）
  • 🤖 選擇合適的模型：選擇合適的模型創作，日常創作推薦使用 DeepSeek 最新模型。

伴隨大模型持續發展和算力的豐富，大模型廠商的模型價格也會越來越低，FeelFish 也會對應調整積分消耗規則，爭取給大家帶來更好的體驗。

❓ 如何查看每次請求的積分消耗

你可以在 FeelFish 客戶端編輯器下面狀態欄的日誌中查看每次請求的積分消耗 📊。

❓ 所有模型都有曆史消息緩存嗎？

不是，不同模型的緩存邏輯和價格都不一樣。🔍 DeepSeek 針對曆史消息會有幾十分鍾到幾個小時時間不等的緩存，不過基本上緩存能力是確定的，曆史消息所帶來的積分消耗是新消息的十分之一。對於大部分用戶來說，推薦使用默認的模型，這是我們挑選出來的更具有性價比的模型。

GLM 模型的緩存也相對確定，但是價格更貴一點 💸。其它模型的緩存邏輯不確定，不建議在智能體中使用（多輪對話會依賴緩存減少積分消耗），但是可以在輔助創作麵闆中使用。

積分消耗詳細說明 🔍

🔊 FeelFish 的大部分成本都來自於大模型廠商的算力消耗，也就是對應 AI 的 Token 消耗。FeelFish 支持全球主流模型，同一個 AI 請求可以選擇不同的模型，因為不同的模型 Token 價格不同，所以 FeelFish 通過統一的積分來衡量算力的消耗。

所以不同的模型的 Token 有各自的積分消耗的價格，以 DeepSeek V3.2 為例，每百萬個 Token（大概對應近兩百萬字，Token 和字數並不是完全對應的）輸入需要消耗 28,000,000 個積分，輸出需要消耗 42,000,000 個積分。差不多就是發送兩個字需要消耗 28 個積分，返回兩個字需要消耗 42 個積分。 ⚖️

🧑‍💻 當然實際創作的時候，創作出一個消耗的 Token 是不確定的，所以真正創作的時候積分的消耗取決於創作者的創作方式。

所有大模型實際 Token 對應的積分消耗請登錄後訪問 積分消耗 查看。 🔗

因為不同的模型緩存策略和計費價格不同，本文檔僅供參考，最終以大模型廠商的實際 Token 消耗計費為準。