阿里云Token Plan团队版购买指南：按Credits统一计费比API按量调用更省钱

对于需要频繁调用大模型API的开发团队来说，如何控制AI使用成本一直是一个重要问题。相比传统按Token按量计费模式，阿里云百炼（Model Studio）推出的 Token Plan 团队版采用 Credits（积分）统一计费，不仅能够覆盖文本生成、图像生成等多种模型，还支持团队成员统一管理、额度分配和API统一调用，更适合企业和团队长期使用。

Token Plan通过席位制+Credits额度的方式，让团队能够提前规划AI预算，避免因按量调用带来的费用波动。同时配套专属API接口、成员权限管理、额度统计分析等功能，可满足多人协同开发、AI Agent部署以及企业级应用场景。

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一、Token Plan套餐介绍：标准版、高级版、尊享版如何选择？

Token Plan采用按席位（月订阅）的购买方式，目前提供标准版、高级版和尊享版三种套餐，适合不同规模团队选择。

Token Plan套餐价格一览

套餐版本	价格（元/月/席）	每月Credits额度	适用场景
标准版	198	25,000 Credits	日常AI办公、文档润色、智能问答等轻量应用
高级版	698	100,000 Credits	高频代码生成、数据分析、AI开发等中重度使用
尊享版	1,398	250,000 Credits	AI研发团队、复杂Agent、多模型调用等高负载场景

注：以上为官方参考价格，实际购买时可能享受企业优惠或连续包月折扣，请以官网页面显示价格为准。

二、阿里云Token Plan套餐如何选择？

初创团队或个人开发者

如果团队人数较少，主要用于AI办公、文档处理或偶尔调用API，建议先从标准版开始，根据实际Credits消耗情况再决定是否升级套餐。

中大型研发团队

对于需要大量使用代码生成、项目开发、模型调试以及自动化Agent的研发团队，高级版或尊享版整体性价比更高，平均调用成本也更低，更适合作为长期方案。

三、Credits是什么？为什么比按Token计费更容易控制预算？

不少用户第一次接触Token Plan时，都会看到一个新的概念——Credits。

实际上，Credits可以理解为Token Plan内部统一使用的”积分货币”。不同模型（文本、图片等）的调用成本都会自动折算成Credits进行扣费，用户无需再分别计算各种模型的Token价格。

这种方式最大的优势就是：

不同模型统一计费；
团队预算更加清晰；
无需计算复杂Token费用；
更方便财务统一管理。

Credits如何计算？

每次调用消耗的Credits并不是固定值，而是根据实际请求动态计算，主要受到以下几个因素影响：

模型类型：旗舰模型（如 Qwen3.7-Max）通常比轻量模型（如 Qwen3.6-Flash）消耗更多Credits；
输入与输出Token数量：文本越长，消耗越多；
高级能力：例如开启思考模式（Thinking）、Tool Calling、缓存（Cache）等，也会影响最终扣费。

Credits消耗示例（以 qwen3.6-plus 为例）

一次普通API请求可能产生如下消耗：

项目	数量	Credits
输入 Tokens	8,349	约1.67
Cache Tokens	40,794	约1.63
输出 Tokens	573	约0.69
合计	—	约4 Credits

由此可见，Credits能够将复杂的Token计算过程统一封装，开发者只需关注剩余额度即可。

四、Credits额度管理更加灵活

除了每个席位自带的Credits额度外，Token Plan还支持购买共享用量包。

例如：

625,000 Credits 共享额度包（官方参考价5000元）

当某位成员套餐额度用完后，可自动从共享额度中继续扣减，无需重新购买套餐，更方便企业统一管理AI使用成本。

此外，当套餐额度耗尽后，可根据管理员设置：

自动暂停调用；
或切换为按量计费。

这样既保证业务连续运行，也避免预算失控。

五、Token Plan API接入教程

对于开发团队而言，Token Plan最大的优势之一就是提供了兼容OpenAI接口规范的API，现有项目几乎无需大规模改造即可完成迁移。

第一步：获取API信息

订阅Token Plan后，可在阿里云百炼控制台查看：

API Key
Token Plan专属 Base URL

需要注意的是，Token Plan使用的是独立API地址，与普通按量调用接口有所区别。

第二步：配置开发环境

Python示例：

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key="YOUR_API_KEY",
    base_url="YOUR_BASE_URL"
)

response = client.chat.completions.create(
    model="qwen3.6-plus",
    messages=[
        {
            "role":"user",
            "content":"写一个快速排序算法"
        }
    ]
)

print(response.choices[0].message.content)