一位 Linux.do 用户对 Kimi 老版会员计划 Allegro 套餐（699 元/月）的 Code 额度计费制度进行了定量黑盒实测。作者通过调用配额接口获取保留 4 位小数的用量比例，采用控制变量实验结合线性规划拟合，反推出套餐内 6 个模型的完整计费方程。核心结论包括：7 天额度封顶为 5 小时限额的 5 倍；套餐内缓存读取权重约为未命中输入的 1/200，远低于官方 API 的 1/10，且无缓存写入溢价；K3/K3.1 系列输出权重约为输入的 8 倍，K2 系列为 10 倍。测试期间 K3.1 系列权重在一天内下调了 35%，消除了与 K3 的价格倒挂。实测还确认 K3 与 K3-256k 共享同一缓存池，当输入加输出的实际总长超过 256K 时，整段输出按 2 倍计费，触发条件为实际总长而非 max_tokens 声明上限。以典型长文编码场景（缓存命中率 97.5%）折算，K3.1 Pro 单周满额度等效官方 API 约 1102 元，K3 约 1423 元，均超过 699 元月费。吞吐测试显示 K3.1 系列预填充速度最快，但缓存命中后的首包响应反而慢于 K2 系列。文末附带可复用的快速测算脚本，供其他订阅用户参考验证。
事件分析
订阅制与按量计费的价值换算已成为 AI 编程工具竞争的核心议题，该文展示的黑盒逆向方法——利用接口高精度读数、控制变量实验与线性规划求解权重可行区间——具备完整的方法论价值，可迁移至其他大模型订阅产品的成本测算。测算结果揭示了订阅产品与官方 API 之间复杂的定价结构：套餐内缓存读取成本仅为 API 的约二十分之一，对高频长上下文用户存在明显让利，但输出权重偏高，重输出场景性价比下降。值得注意的是 K3.1 权重在两轮测试间下调 35%，说明厂商上线新模型后会动态校准订阅内部扣费系数，订阅额度背后的隐性汇率并非固定，用户实际所得随官方策略波动。随着各家厂商推出订阅制编码套餐，计费透明度、权重调整机制与 256K 这类隐性阈值规则，或将成为开发者社区持续监测与讨论的对象。
核心观点：大模型订阅套餐本质是一套官方可随时调整的内部汇率，回本价值并无契约保障，用户需自行量化监测。
原文链接：Linux.do
