该技能用于计算 AI 产品的当前单元经济性。
开始之前： 向创始人提问：“你认为每个动作的毛利率是多少？猜一下。”等待答案并记录。然后运行计算。创始人通常会高估毛利率，在他们做出猜测后再展示真实数字，冲击力更强。如果他们说“完全不知道”，也可以继续，但最好先拿到一个猜测值。
当前模型定价（2026年6月） Anthropic Claude：
- Opus 4.8：输入 $5.00/MTok，输出 $25.00/MTok，缓存读取 $0.50/MTok，批量（五折）$2.50 / $12.50
- Sonnet 4.6：输入 $3.00/MTok，输出 $15.00/MTok，缓存读取 $0.30/MTok，批量 $1.50 / $7.50
- Haiku 4.5：输入 $1.00/MTok，输出 $5.00/MTok，缓存读取 $0.10/MTok，批量 $0.50 / $2.50 缓存写入成本：5分钟 TTL 为输入费率的1.25倍，1小时 TTL 为2.0倍。
OpenAI：
- GPT-4.1：输入 $2.00/MTok，输出 $8.00/MTok
- GPT-4o：输入 $2.50/MTok，输出 $10.00/MTok
Google Gemini：
- Gemini 2.5 Pro：输入 $1.00/MTok，输出 $10.00/MTok
- Gemini 2.5 Flash：输入 $0.30/MTok，输出 $2.50/MTok
步骤：
- 从代码库获取定价。运行 grep 命令查找 CREDIT、credit_cost、COST、FREE_CREDITS、signup_bonus、price、PRICE 等关键字。确认用户支付价格（如 $5 = 100 积分 → $0.05/积分）、每次动作消耗积分、注册赠送积分。
- 估算每次动作的 token 消耗。读取实际提示文件（如存在），否则使用基线：短生成（推文、主题行）输入 500–1,000，输出 100–200；中等生成（邮件、摘要）输入 1,000–3,000，输出 300–800；长生成（文章、报告）输入 2,000–6,000，输出 800–2,000；分类/提取输入 500–2,000，输出 50–150；聊天轮次（含历史）输入 2,000–8,000，输出 200–500。
- 计算每次动作成本。公式：API 成本 = (输入 tokens / 1,000,000 × 输入价格) + (输出 tokens / 1,000,000 × 输出价格)；收入 = 积分消耗 × 每积分价格；利润率 = (收入 - API 成本) / 收入 × 100。
- 计算缓存影响（若使用提示缓存）。缓存仅在大段重复前缀（系统提示、文档上下文、少样本示例）时有效。公式：标准成本 = 输入 tokens / 1M × 输入价格；缓存成本 = 缓存 tokens / 1M × 缓存读取价格 + 未缓存 tokens / 1M × 输入价格；每次调用节省 = 标准成本 - 缓存成本；盈亏平衡调用次数 = 缓存写入成本 / 每次调用节省。示例（Sonnet 4.6，10,000-token 系统提示）：标准 $0.030/次，缓存读取 $0.003/次，缓存写入(5分钟) $0.0375，盈亏平衡 1.4 次。任何超过约 2,000 tokens 且每会话调用超过 2 次的重复系统提示都应缓存。
- 检查批量资格。Anthropic 的 Batch API 所有模型五折，适用于批量处理（文档分析、内容审核、批量生成）、不需要实时响应的任务（24小时内）、后台任务、夜间处理、批量导出。若超过 20% 的 API 支出用于非实时工作，仅批处理就能将那部分减半。
- 输出表格。包括用户定价、动作经济性（动作、积分、收入、API 成本、利润率）、缓存节省（如适用）、免费额度损害（保守/典型/重度用户成本）、回本点（一个付费用户覆盖约多少非转化免费用户）。
- 标记风险。低于 50% 利润率的动作需突出标记；免费额度成本高于 $1/注册需标记；大型重复系统提示未缓存需计算每月错失节省；非实时工作用实时 API 而非批量需标记成本差异。2026 年利润率基准：70% 为健康；60–70% 可接受（AI 增强 SaaS 行业平均）；50–60% 需密切关注；<50% 为定价或模型选择问题，扩展前需修复。
- 定价敏感度（如被要求）。展示积分价格 ±20% 时的利润率，以及“升级模型”场景（如 Sonnet → Haiku、GPT-4.1 → Gemini 2.5 Flash）。满足质量要求的最便宜模型往往不是当前使用的模型。