为优化产品计费、提升用量预估的确定性，自**2026年9月1日**起，套餐内 AFP 抵扣规则将进行调整。调整后，文本生成模型与向量化模型的**输入抵扣系数将不再按输入长度分段计算**，统一适用模型对应的抵扣系数。 ## 一、调整内容 **调整前：** `输入抵扣系数 = 模型抵扣系数 × 输入分段系数`，其中输入分段系数根据输入 token 长度分为三档： |输入长度 |输入分段系数 | |---|---| |输入长度 ≤ 32k |0.67 | |32k < 输入长度 ≤ 128k |1 | |输入长度 \> 128k |2 | **调整后：** 取消输入分段系数，输入抵扣系数统一等于模型抵扣系数，不再随输入长度变化。 |输入长度 |输入分段系数 | |---|---| |任意长度 |1（统一） | ## 二、影响范围本次调整仅影响**文本生成模型与向量化模型**的输入抵扣系数，输出抵扣系数及视频生成、图片生成、语音模型、专业数据集等其他模型的抵扣规则保持不变。调整后各模型输入/输出抵扣系数如下： |模型类别 |模型 |
输入抵扣系数
|
输出抵扣系数
| |---|---|---|---| |文本生成（极速） |`doubao-seed-2.0-mini` |
0.25
|
0.25
| |文本生成（标准） |`doubao-seed-2.0-lite`

`deepseek-v4-flash` |
0.5
|
0.5
| |文本生成（进阶） |`doubao-seed-2.1-turbo`

`doubao-seed-evolving`

`minimax-m3` |
2.5
|
2.5
| |文本生成（进阶） |`kimi-k2.7-code` |
4.5
|
4.5
| |文本生成（进阶） |`glm-5.2`（即将下线） |
4.5
|
4.5
| |文本生成（进阶） |`glm-5.3`（`glm-latest`） |
4.5
|
4.5
| |文本生成（进阶） |`deepseek-v4-pro` |
5.5
|
5.5
| |文本生成（进阶） |`kimi-k3` |
10
|
10
| |文本生成（进阶） |`kimi-k3.1-pro` |
7
|
7
| |向量化 |`doubao-embedding-vision` |
0.5
|
0.5
| ## 三、抵扣公式（不变）文本生成模型、向量化模型单次请求 AFP 消耗： `AFP 消耗 =（输入 token × 输入抵扣系数 + 输出 token × 输出抵扣系数）/ 10,000` ## 四、抵扣示例以 `doubao-seed-2.1-turbo` 为例，某次请求输入为 50k token，输出为 0.5k token： ```Plain AFP 消耗 =（50,000 × 2.5 + 500 × 2.5）/ 10,000 = 12.625 AFP ``` 调整前同等条件下输入 50k token（处于 32k ~ 128k 档）的抵扣系数同样为 2.5，计算结果一致；但对于 ≤32k 的短输入，调整后 AFP 消耗将有所上升；对于 \>128k 的长输入，调整后 AFP 消耗将有所下降。 ## 五、其他说明 * 2026年6月10日至2026年11月8日活动期间，Auto 模式抵扣系数为 0.5 的限时折扣活动不受影响。 * 如有疑问，请联系您的客户成功经理或提交工单咨询。

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