10.1 成本核算

10.1 成本核算

本节摘要：不算账的流水线不知道自己的瓶颈在哪，也无法报价与复盘。本节建立五层成本模型：脚本 token（剧本与分镜的结构化生成）、生成秒数（视频模型按出片秒数计费，通常占大头）、TTS 字符（按配音字符计费）、算力时长（本地合成与转写的电费与折旧口径）、人工工时（审读与审核，常被漏算却最贵）。随后给出各层计价口径的量级示意（一律标注"以服务商现行价格页为准"），落到一张六十秒短剧的逐项核算示例表——合计约十美元量级，并指出重跑率与生成秒单价是最大的两个杠杆。记账实现为逐事件 JSONL 脚本，末尾给降本四招：缓存、预演、批量、错峰。

学习目标

• 用五层模型拆解任意一条片的成本结构。
• 区分变动成本与固定成本，并知道哪些层该精算、哪些该估算。
• 读懂六十秒短剧的核算示例表并指出两个最大杠杆。
• 实现逐事件记账与按阶段汇总输出。
• 说清降本四招各自的适用条件与副作用。

一、为什么必须算账

三个场景都离不开成本数字：对外报价——客户问一条六十秒竖屏短剧多少钱，答不出成本就定不出价；对内复盘——本月生成费用翻倍，是废片多了还是涨价了，没有分层账就吵不清；优化排序——降本手段有限的时间，先打最大的成本层。成本核算的关键纪律是：金额一律写"约 X 美元"并注明口径日期，因为模型服务价格变动频繁，任何不带口径的精确数字都是伪精确。

二、五层成本模型

三层为变动成本（随条数线性增长），算力与订阅类素材库为半固定，人工工时建议单独记账不折进单条成本——它是产能带宽的实测值（第 9.3 节），混进变动成本会掩盖真实瓶颈。

三、计价口径与核算示例表

以下示例表的量级为 2026 年 10 月的示意口径，实际以各服务商现行价格页为准：剧本层按主流大模型每百万 token 约二至八美元的档位取中值；生成层按云端视频模型每秒约零点一至零点三美元取中值；TTS 层按每百万字符约十五美元档。

读表要点：生成层占变动成本约八成，其中重跑贡献约两成；两个最大杠杆一目了然——生成秒单价（换档位、降分辨率）与废片率（第 10.2 节整节都在讲它）。TTS 与脚本层便宜到不值得优化，把精力花在它们上面是典型的优化错位。

四、逐事件记账

核算表是事后估算，真正可信的是逐事件流水：每次真实调用发生时落一行 JSONL，日终与条终各汇总一次。

# cost_log.py —— 成本事件记账与汇总（单价为示意口径，以价格页为准）
import json, os

LOG = "ledger/cost_events.jsonl"
UNIT_COST = {"script_token_m": 4.0, "video_sec": 0.20, "tts_char_m": 15.0}

def log(stage, unit, qty, note=""):
    os.makedirs(os.path.dirname(LOG), exist_ok=True)
    unit_cost = UNIT_COST[unit]
    amount = qty / 1_000_000 * unit_cost if unit.endswith("_m") else qty * unit_cost
    row = {"stage": stage, "unit": unit, "qty": qty,
           "unit_cost": unit_cost, "usd": round(amount, 4), "note": note}
    with open(LOG, "a", encoding="utf-8") as f:
        f.write(json.dumps(row, ensure_ascii=False) + "\n")
    return row

def summary():
    rows = [json.loads(line) for line in open(LOG, encoding="utf-8") if line.strip()]
    by_stage = {}
    for row in rows:
        by_stage[row["stage"]] = round(by_stage.get(row["stage"], 0) + row["usd"], 4)
    total = round(sum(by_stage.values()), 4)
    for stage, usd in sorted(by_stage.items(), key=lambda kv: -kv[1]):
        print(f"{stage:8s} 约 {usd:.2f} 美元")
    print(f"{'合计':8s} 约 {total:.2f} 美元（示意单价口径）")

if __name__ == "__main__":
    log("script", "script_token_m", 60_000, "一句话到分镜全流程")
    log("clips", "video_sec", 52, "8 镜头首轮加 30% 重跑")
    log("voice", "tts_char_m", 450, "双角色加旁白")
    summary()
​

记账入口埋在第 8.1 节技能执行器里：每个技能执行完顺手 log 一行，成本数据与执行状态同源，不需要单独的记账遍历。日终把 cost_events 按条聚合，就是第 9.3 节账目表的 gen_cost_usd 列。

五、降本四招

第一招，缓存：相同提示词与参数的生成结果落盘复用，台词没改的句子不重配——第 8.3 节的幂等判据天然就是缓存命中。第二招，预演加成片：流程调试与分镜验证用低档模型低分辨率跑，定稿才用高档出片，等于把探索成本降一个数量级。第三招，批量与订阅：多数服务商对预付与批量有折扣档，日产能稳定后值得核算切换点。第四招，错峰与分档：非实时任务挪到低峰时段（部分服务分时定价）；横屏转竖屏需求用一次高清生成加裁切，而不是两次生成。四招共同的副作用是可能增加复杂度或降低迭代速度——降本决策的准绳永远是核算表：省的钱要看得见。

以第二招算一笔账就明白杠杆在哪（单价与秒数均为示意值，以价格页为准）：分镜探索期需要反复试错，若全程用出片档位跑三轮验证，花费约 24 美元；预演模式改用低档低分辨率跑两轮探索，定稿才上一轮高档出片，合计约 12 美元——省下的不是画质（成片档位没变），而是试错的价格：

注意对比的公平性：预演轮次里通过的镜头不能直接当成品用（分辨率与质感不达标），定稿轮必须重新生成——预演的价值是淘汰坏分镜，不是攒素材。

六、月度复盘走查：账怎么回答"为什么贵了"

单条核算回答"这条多少钱"，月度复盘回答"这个月为什么贵了"。场景走查（数字均为示意值）：十月末拉总账，生成层从上月的约 83 美元涨到约 131 美元，涨幅约五成多；条数没变（八条），涨价从何而来？四步拆解，每步都有明确的查账位置：

拆到第四步，结论落地：不是涨价、不是加量，是新题材的提示词模板还没沉淀，语义跑偏抬高了重跑。对策随之明确——给该题材建专属风格前缀与负面词基线（第 9.2 节），两周后再看周趋势验证。复盘的价值不在表格本身，而在"每一步都有台账可查"：没有逐事件流水，第二步就断线，只能停在"感觉贵了"。

七、常见问题与排查

问题一：流水账和账单对不平。 先查口径三连：失败调用是否也计费、缓存命中是否计零、单价快照是否过期。服务商账单的原始导出月末留档对一次总账，偏差在约五个百分点内（示意值）先怀疑口径，超过再逐条核。

问题二：人工工时怎么折进成本。 不折。人工单独记台账，它是产能带宽的实测（第 9.3 节）；折进单条变动成本会把最贵的资源藏起来，恰恰掩盖瓶颈。

问题三：订阅与买断素材怎么入账。 订阅按月分摊，记半固定成本；一次性买断的字体与素材按项目摊销。它们都不进单条变动成本，但都要出现在月度总账里——固定成本不会被规模摊没，只会被不记账掩盖。

问题四：价格页更新了，历史流水怎么办。 记账时把单价快照写进事件（unit_cost 字段就是干这个的），历史事件不回改；单价变更后新事件用新口径并在备注里注日期，两套口径在月报里分段呈现。

问题五：要不要降分辨率档位省钱。 回到核算表算净效果：降档省下的单价，可能被废片率上升吃回去——低档位语义跑偏更多，重跑更勤（第 10.2 节）。降档适合预演轮，出片轮慎用。

本节要点回顾

• 五层模型：脚本 token、生成秒数、TTS 字符、算力时长、人工工时；人工单列。
• 金额一律"约 X 美元"加口径日期，伪精确比不精确更有害。
• 六十秒短剧变动成本约十美元量级，生成层占八成，重跑贡献两成。
• 逐事件流水可信度高于事后估算，记账入口埋在技能执行器里。
• 降本四招：缓存、预演加成片、批量订阅、错峰分档，以核算表验证效果。

成本账里最刺眼的那一行是重跑。重跑为什么发生、怎么少发生、发生几次该停手——下一节把废片率拆开揉碎。