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awesome-ai-tokenomics
一份围绕 AI Token 经济的开源清单，汇总 Token 成本、浪费场景与降本方法，收录工具、基准、论文和可直接复用的配置。
它能做什么
- 汇总 LLM 与编码 Agent 的 Token 成本相关资料
- 覆盖成本追踪、浪费识别与降本实践
- 收录工具、基准测试与论文链接
- 提供可直接复用的配置示例
- CC0-1.0 协议开源，可自由引用
适合谁
- 平台或 FinOps 团队排查 LLM 调用开销
- 使用编码 Agent 的团队寻找降本方案
- 做模型选型与成本对比时查阅基准
详细介绍
这是一份以 Token 成本为主题的精选清单，面向需要为 LLM 调用和编码 Agent 控制开销的开发者与团队。内容覆盖 Token 计费方式、容易产生浪费的环节，以及降低账单的实践做法，并附带相关工具、基准测试与论文链接。
清单同时整理了可直接复制的配置片段，方便在自家项目中参照落地。它本身不是可运行的工具，而是索引型资料，适合用来快速建立成本优化的整体认知，再按需跳转到具体方案。
适合 FinOps 与平台工程同学、使用 Claude Code 等编码 Agent 的团队，以及正在做模型选型与成本对比的人作为参考资料。
关联工具：模型 Token 成本估算按输入/输出 Token 与每百万单价估算单次及合计费用，公式透明。
打开模型 Token 成本估算 →