什麼是 LLM API 費用計算機？
這個工具能幫你估算呼叫大型語言模型（LLM）API 時要付多少錢，例如 GPT、Claude 或 Gemini。各家供應商都是「按 token 計費」，而且通常會把你送出去的 token（input／prompt，提示詞）和模型生成回傳的 token（output／completion，完成內容）分開計價，兩者費率往往不同。價格一般以每 1,000 個（1K）或每 1,000,000 個（1M）token 報價——本工具採用「每 1,000（1K）token」為單位。
使用方式
先輸入單次請求的 input token 數與 output token 數，再分別填入兩者每 1,000 token 的價格。接著設定你預計會送出的相同請求次數，計算機就會算出單次請求的費用、input 與 output 各自的成本占比，以及預估的總花費。
小提醒：如果你的供應商是以「每百萬（1M）token」報價，只要把該數字除以 1,000 就能換算成每 1K 的價格（例如 0.50／1M =0.0005／1K）。
計算公式說明
核心算式為
實際範例
假設一次請求用掉 1,000 個 input token，單價為每 1K 0.0005；以及 500 個 output token，單價為每 1K 0.0015。Input 費用
使用注意事項與精準校對原則（6 大核心守則）
📐 1. 嚴格對齊輸入量綱與單位
輸入各項數值時請務必確認量綱（例如小時、天數、金額、百分比），避免單位不匹配引發推算偏差。
🔒 2. 純前端本機毫秒級隱私保障
所有計算邏輯 100% 在您的終端瀏覽器內完成，資料絕不上傳伺服器，嚴格守護商業與個人隱私。
📊 3. 符合公認學術與產業計算模型
演算法嚴格遵循國際通用數學公式與標準計算模型，經多重情境交叉核對，數值嚴密精確。
📋 4. 一鍵複製與免登入 PDF 匯出
支援一鍵複製推算結果字串至剪貼簿，亦可直接點擊列印按鈕輸出純淨 PDF 工作報表。
🔄 5. 多情景敏感度動態對比
建議針對極端值與多組預期情景分別試算，觀察輸出數據的波動區間，輔助做出更穩健的決策。
🛡️ 6. 專業諮詢與日常參考免責聲明
本工具運算結果供日常排程、學業研習與事前參考之用，如涉及重大法規或投資決策請諮詢持證專家。