生图API 的钱花到哪去了？nano-banana2 / Veo 3.1 的用量和成本该这么监控

**生图 API** 接进生产之后，第一个月账单出来，老板问"这钱花在哪了"，答不上来是很常见的。不像普通接口调一次几乎不要钱，AIGC 是**每一次调用都在花钱**，而且不同模型差十几倍——生图 8~10 积分一次，生视频 120~130 积分一次。 用该服务的好处之一是它是**积分制按次计费**，单价固定、账能算清。但要真正管住成本，还得自己在代理层做一层记录。 ## 一、先把单价表固化到代码里 别让成本核算靠人肉查文档，把价目做成配置： ```python COST = { "nano-banana2": 8, # Flash 级，速度更快 "Nano Banana 2 Lite": 8, # 轻量版，更快更便宜 "nano-banana-pro": 10, # Pro 级，支持 1K/2K/4K "nano-banana2": 10, # 抠图 "Veo 3.1 视频生成": 120, # Google Veo 3.1 "Sora 2": 130, # OpenAI Sora 2，16:9/9:16，12 秒 "Omni": 120, # Google Veo Omni，10 秒 } ``` 有了这张表，调用前就能预估、调用后能归因，不用等平台账单。 ## 二、在代理层记一行日志 每次调用记四个维度：**谁调的、用了什么模型、成功没有、花了多少**。 ```python import time, logging def generate(user_id: str, biz: str, model: str, prompt: str): t0 = time.time() ok = True try: return client.chat.completions.create( model=model, messages=[{"role": "user", "content": prompt}], ) except Exception: ok = False raise finally: logging.info("gen user=%s biz=%s model=%s ok=%s cost=%s ms=%d", user_id, biz, model, ok, COST.get(model, 0), int((time.time() - t0) * 1000)) ``` `biz` 这个字段很重要——**按业务模块归因**，才能回答"详情页生成模块这个月花了多少"这种问题，而不是只知道总数。 ## 三、三条该配的告警 1. **单用户用量突增**：正常用户一天几十次，突然几千次，要么是薅，要么是你的重试逻辑写出了死循环（后者更常见）。 2. **失败率上升**：失败也可能计费，而且失败率高通常意味着上游或者你的参数有问题，越早发现越省钱。 3. **贵模型占比异常**：`Sora 2` 一次 130 积分，是 `nano-banana2` 的十六倍。如果某天视频调用量突然涨了，最好是业务真的在用，而不是有人把 `model` 传错了。 第 3 条对应一条硬规则：**`model` 一定在服务端指定，不能让前端传**。 ## 四、省钱的实际手段 监控是为了优化，优化的抓手就两条： - **分级用模型**：终稿用 `nano-banana-pro`，铺量用 `nano-banana2` 或 `Nano Banana 2 Lite`。我的项目里这一条就砍掉了两成多成本。 - **调词阶段用便宜的**：提示词还在试的时候一律用 Flash 级，定稿再换。因为**换模型只改 `model` 一个字段**，这个策略实现起来几乎零成本。 顺带一提，平台后台自带积分明细和请求日志，能对账；但业务维度的归因还是得自己在代理层记，平台不知道你的 `biz` 是什么。 ## 五、小结 **AIGC 接口**的成本管理，核心是把"每次调用花多少"变成可查询、可归因的数据。该服务的积分制按次计费让这件事天然好做：单价固定，乘一下就是账。 再加上它**价格便宜**（生图 8~10 积分/次）、**并发高**（批量任务不用自己写限流）、**出图快、出视频快**（调参轮次能多几轮）、**稳定**（上游抖动不该变成线上事故），一个接口接 nano-banana-pro / nano-banana2 / gpt-image-2 / Veo 3.1 / Sora 2 全部模型。 --- 接口服务：甜甜圈API（dashengfenshen.cn）
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