AI提交信息一天烧4万 tokens，账单我贴出来

01 / 一条AI提交信息的真实账单：约1000 tokens

先不谈好坏，先看账。以一次普通的功能修改为例：diff 大约 80 行，换算成 token 约 600；再加指令、仓库约定和格式要求约 300；模型输出一条提交信息通常在 60 到 120 tokens 之间。单次生成合计约 1000 tokens。一个粗略但够用的估算方法是：中英混排的代码和文档，大约 1.5 到 2 个字符折算 1 个 token，diff 每增加 100 行，输入大约增加 700 tokens。

按我自己的节奏验证过：一个 200 行改动的前端需求，我会拆成 5 次提交，每次 diff 在 30 到 60 行，输入在 500 到 1100 tokens，输出 50 到 90。一天下来 40 次生成，输入约 3 万、输出约 0.3 万，合计 3.3 万 tokens。如果你一天提交 40 次，并且每次都让模型写信息，按整数口径就是 4 万 tokens。按每月 22 个工作日算，约 88 万 tokens，一年约 1000 万 tokens。这笔钱值不值，取决于两件事：你自己写一条信息要花多少时间，以及写错一条信息会带来多少返工。

还有个容易忽略的点：计费按真实 token 计算，缓存读取和缓存写入同样计费。把整仓上下文塞进 prompt，即便命中缓存，费用也只是降低，不是归零。省钱的第一步永远是少发内容，而不是指望缓存。我的经验是：输入超过 2000 tokens 还写不出一条清楚的提交信息，问题几乎总在输入没收干净，而不是模型不够强。

02 / 让账单翻倍的三类输入，全都发生在 diff 之前

输出只占很小一部分，真正决定花费的是输入。三种最常见的浪费：

• ■ 整仓 diff。把三天的改动一次性丢给模型，输入会从 1000 tokens 涨到 6000 以上，输出质量反而下降，因为模型得猜这堆改动的主线是什么。我做过一次对照：同一组改动，整仓输入 5800 tokens，信息里出现了两个无关模块的名字；拆成单次 diff 后输入 900 tokens，信息只提到真正改到的两个文件。
• ■ 重复的仓库约定。每次都把同一份 2000 tokens 的规范塞进 prompt，一天 40 次就是 8 万 tokens 的重复开销。写成固定前缀让缓存命中会便宜一些，但缓存读写仍然计费，所以更划算的做法是把规范压缩成 200 tokens 的十条硬规则，比如标题不超过 50 字、使用祈使句、不要写文件清单。
• ■ 附带测试输出、构建日志和堆栈。一次测试日志常有 3000 tokens 以上，但和提交信息真正相关的，通常只有本次 diff、被改文件的函数签名，以及一行历史提交的风格示例。

我常用的压缩方式是：只发本次 diff、关键函数签名、一行风格样例。输入能稳定压到 800 到 1200 tokens，相比整仓方案，账单大约省一半，信息质量几乎不受影响。实操上还有两步能再省一点：把无关的格式化改动剔除掉再发，通常能去掉 15% 到 30% 的行；把长文件名和自动导入的增删行折叠成一句描述，输入能再降 200 tokens 左右。

03 / 整仓生成、单条diff、只写标题，三种用法的开销差别

同样是写提交信息，用法不同，开销能差一个数量级。以下是我在小预算项目里记录的 token 区间，仅供你对照自己的账单：

• ■ 整仓生成：输入 3000 到 8000 tokens，输出 100 到 200。适合一次性整理历史提交，比如补写上周遗漏的信息，不适合日常使用。我一年只用两三次。
• ■ 单条 diff：输入 800 到 1500 tokens，输出 60 到 120。日常提交的性价比最高，我 90% 的提交走这条路。
• ■ 只写标题：输入 300 到 600 tokens，输出 20 到 40。适合琐碎改动，比如改配置、升依赖、修拼写。

判断标准很简单：如果改动一行就能说清，就不要让模型读整个模块；如果改动跨了三个服务，就别指望一条 12 个字的标题说清楚，宁可拆成两次提交。拆分本身也有收益：单条 diff 的输入更小，信息更准，回滚时粒度也更细。具体步骤是：先把改动按关注点分成两堆，再分别用单条 diff 生成，最后各看三十秒。多花的一两分钟，通常能在代码审查阶段省回来。

04 / 一个 key 跑通 Claude Code 和 OpenAI SDK 的最小配置

预算紧张时，我用 CheapRelay（cheapapirelay.com）做统一入口：一把 key 可以访问 Claude、GPT、Gemini、DeepSeek、Kimi、GLM、Qwen、Grok 等模型，兼容 Claude Code、Codex、Gemini CLI 和任意 OpenAI SDK。接口地址是 api.cheapapirelay.com，OpenAI 兼容路由在 /v1，Gemini 原生路由在 /v1beta。最小配置只有三步：把客户端的 base URL 指向 api.cheapapirelay.com 下的对应路由，填入那把 key，把模型名换成你在用的那一个。SDK 侧不用改代码，任何 OpenAI SDK 项目都能直接切。

它按真实 token 计费，缓存读写一并计入，没有月费也没有订阅，这对偶尔提交的小项目最友好：不写代码的那个月，账单就是零。写提交信息这种短任务，我会优先选 Claude Haiku 4.5 或 DeepSeek V4 Flash 这类轻量模型，把贵的模型留给重构和调试。分工很明确：日常提交用轻量模型，一次 1000 tokens 左右；只有碰到跨模块的大改动，才换成更强的模型写一条更完整的多行信息。

如果你也想按 token 控成本，可以去 CheapRelay 注册一个 key 试跑几天，先用自己的真实 diff 看清一次生成要多少 tokens，再决定要不要接进提交流程。另外它有邀请奖励，被邀请用户付费的 20% 归你，适合团队分摊成本。

05 / 四种必须删掉的AI提交信息

噪声不是模型笨，而是你把判断权全交了出去。下面四种我会直接删：

• ■ 空话型：更新代码、修复问题、优化性能。它没有说明改了什么，等于零信息。举例：把修复问题改成修复登录页在空 token 时的空指针，信息立刻有了位置和原因。
• ■ 越权型：模型把一次小改动写成重构了架构、提升了并发能力，而 diff 里根本没有这些内容。典型表现是动词过大，用了重构、重写、优化、增强，而 diff 只有十几行。这类信息在代码审查时最伤信任。
• ■ 串味型：把上一次 prompt 的上下文残留写进这一次的信息，出现不相关的文件名或模块名。成因通常是把上一轮的 diff 还留在上下文里。
• ■ 泄密型：把内部主机名、客户名、密钥片段、未公开的业务数字写进信息，而提交记录是长期留存的，清理成本远高于重写一条信息。

遇到这四种，重新生成一次通常比手工修补更省时间，但要注意：重新生成仍然要按 token 计费，所以别无限重试。按单次 1000 tokens 估算，重试三次就是 3000 tokens，已经够写三条普通提交信息。我的规则是最多两次，两次都不满意就自己写。

06 / 保留前的四条检查，用三十秒过滤噪声

把AI提交信息当成草稿而不是成品，用四条问题过一遍：

• ■ 这条信息是否回答了改了什么、为什么改？两个都答不上就重写。比如只写新增校验是不够的，要说清校验挡住了什么。
• ■ 只看标题，半年后的你能猜到这次改动的位置吗？把调整样式换成调整结算页表单的手机号校验提示，记忆成本立刻下降。
• ■ 信息里的每个断言，能否在 diff 中找到对应行？找不到就删掉。我平均每次会删掉 1 到 2 个模型补出来的形容词。
• ■ 这次生成消耗了多少 tokens？如果超过 2000，说明输入没收干净，下次先压缩 prompt。把每次的 token 数记在一个三列表格里，一周就能看出哪类改动最容易超支。

回到最初那笔账：一天 4 万 tokens，换来的应该是 40 条经得起审查的提交信息，而不是 40 句正确的废话。只要把输入控制在 1200 tokens 以内、只在单条 diff 场景使用、并且保留人工三十秒的复核，这项支出就属于划算；一旦开始整仓生成、无限重试、直接提交，它就变成了纯噪声。账单本身不会说谎，留意每次生成的 token 数，你很快会知道该在哪一环省钱。