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# 长上下文怎么算钱：同一份 300 页文档，五种做法的账单
- URL: https://dev.tmlab.store/news/long-context-cost/
- Published: 2026-10-11T00:00:00.000Z
- Updated: 2026-10-13T08:55:53.000Z
- Description: 直接塞进上下文、切块检索、先摘要再问、开缓存、换长上下文便宜的模型。我们把五种做法都跑了一遍。
- Author: Orbis News
- Tags: 实战教程, 模型选型, #orbis-demo

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## 先看结论

- 问题少于 5 个时，直接塞进上下文最省事。
- 问题多于 20 个，开缓存的成本只有不开的五分之一。
- 切块检索最便宜，但跨章节问题的准确率低 14 个百分点。

## 五种做法

- 整份文档放进上下文，每次提问都带上
- 切成 1k tokens 的块，向量检索后取前 8 块
- 先让模型写章节摘要，再基于摘要回答
- 整份文档放进上下文，开启前缀缓存
- 换成长上下文单价更低的模型

## 结果

以 50 个问题计，开缓存的总成本是 3.1 元，不开是 15.8 元。切块检索最便宜，只要 0.9 元，但在需要跨章节对比的问题上准确率从 89% 降到 75%。

## 文中提到的模型

模型 ID 可以直接填进 model 参数，在 Orbis 用同一个 API Key 调用。

Kimi K3

moonshotai/kimi-k3

输入 ¥7.2 / 输出 ¥36每百万 tokens

[查看模型](https://dev.tmlab.store/?ref=dev.tmlab.store)

DeepSeek V4.1 Flash

deepseek/deepseek-v4.1-flash

输入 ¥0.4 / 输出 ¥3.2每百万 tokens

[查看模型](https://dev.tmlab.store/?ref=dev.tmlab.store)