如果你正在用 GPT-5.6 Sol 写代码或做长文档分析，大概率会遇到一种困惑：明明每次只问了几句话，账单却涨得比预期快。原因通常不在输出，而在输入。在 CCSub 近 30 天的真实用量里，GPT-5.6 Sol 的输入 Token 是输出 Token 的约 3.7 倍，也就是说，你为「把上下文喂进去」付的钱，远比模型「写出来」的部分多。这篇指南专门讲输入侧的省钱方法，不涉及任何内部折扣，只讲能自己动手改的用法。
先搞清楚：钱到底花在哪一侧
Token 计费分成输入和输出两条线。多数人凭直觉觉得「模型回答越长越贵」，但在代理式编码场景里恰恰相反：模型的回答往往只有几百 Token，而每次请求都要重新发送整个文件、整个对话历史、整个仓库骨架。
以 CCSub 站内卖价为例，GPT-5.6 Sol 的输入单价明显低于输出单价，可一旦输入量被放大到输出的 3 倍以上，输入侧就会反超成为主成本。参考同一价格结构下的模型（单位：元 / 百万 Token）：
- gpt-5.6-sol：输入 56，输出 168，缓存读 5.6
- gpt-5.5：输入 56，输出 168，缓存读 5.6
- deepseek-v4-pro：输入 33.6，输出 134.4，缓存读 3.36
- claude-sonnet-4-6：输入 33.6，输出 168，缓存读 3.36，缓存写 42
- claude-haiku-4-5：适合做前置加工的低成本选择
注意「缓存读」这一列：它通常只有正常输入价的十分之一左右。这意味着让重复内容走缓存，比让它每次按标准输入计费便宜一个数量级。真正要优化的不是「少问问题」，而是让重复的部分别每次都按全价重算。
一个简单的判断方法：打开 CCSub 的用量明细，看输入与输出的比例。比例超过 3:1，说明你的优化重点应该在输入端，而不是去限制模型的回答长度。
输入膨胀的三大源头
1. 整文件与整仓库重传
Cursor、Windsurf 这类编辑器客户端在每次提问时，倾向于把相关文件完整附带。一个 2000 行的文件大约几千 Token，连续追问十几轮，同一个文件就被发送了十几遍。Monorepo 更严重：一次「帮我看看这个 bug」可能塞进十几个文件的完整内容。
2. 长对话历史从不裁剪
Claude Code、Codex 这类终端工具会保留会话历史。如果不主动压缩，第三天的一次提问仍然带着第一天所有工具调用结果、文件读取内容和中间讨论。历史是线性增长的，输入量却是按轮次复利增长的。
3. 大仓库上下文注入
有些工具会主动扫描项目结构、依赖清单、已有代码风格摘要并注入到每次请求。这类注入本身有价值，但如果每次都重新发送全量版本，成本会非常稳定地高。
这三件事叠加起来，正好解释了为什么输入量能轻松达到输出的 3.7 倍。
把模型接到 CCSub 上
优化之前先确保接入正确，否则你看到的价格和实际调用可能对不上。所有方式共用同一个 API Key，占位符写作 sk-你的CCSub密钥。
OpenAI 兼容方式
任何支持自定义 Base URL 的客户端都可以这样接：
export OPENAI_BASE_URL=https://ccsub.xyz/v1
export OPENAI_API_KEY=sk-你的CCSub密钥
# 聊天补全端点
POST https://ccsub.xyz/v1/chat/completions用 curl 快速验证：
curl https://ccsub.xyz/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer sk-你的CCSub密钥" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "gpt-5.6-sol",
"messages": [{"role": "user", "content": "用一句话说明输入与输出 Token 的区别"}]
}'Codex 原生方式
Codex 使用自己的 base URL 与 Responses 线协议，会自动请求 /responses 端点：
base_url = "https://ccsub.xyz/openai"
wire_api = "responses"
# 客户端自动请求 https://ccsub.xyz/openai/responses模型列表也可以在 CCSub 的文档路径 /docs/api-parameters 中对照查看。
Claude Code 原生方式
Claude Code 走 Anthropic 线协议，配置后客户端会自动请求 /v1/messages：
export ANTHROPIC_BASE_URL=https://ccsub.xyz/api
# 客户端自动请求
POST https://ccsub.xyz/api/v1/messages查询当前可用模型
不要凭记忆写模型名，先查一遍：
curl https://ccsub.xyz/v1/models \
-H "Authorization: Bearer sk-你的CCSub密钥"返回结果里会包含 Claude 系列（如 claude-sonnet-4-6、claude-haiku-4-5、claude-opus-4-5 等）和 OpenAI 系列（如 gpt-5.6-sol、gpt-5.5、gpt-5.6-terra、gpt-5.6-luna、deepseek-v4-pro 等）。常用工具如 Claude Code、Codex、OpenCode、OpenClaw、Cursor、VS Code、Windsurf、CherryStudio 都可以接入同一套地址。
五条可落地的输入侧压缩手段
手段一：按任务切会话，别用同一个会话干所有事
这是收益最快的一条。写完一个功能就开新会话，别在同一个会话里接着聊另一个不相关的需求。会话一旦跨任务，历史里的无关内容会被反复计费。
手段二：主动压缩历史，而不是依赖自动截断
在 Claude Code 或 Codex 中，长会话开始时先用一句话让模型总结「我们已经确认的结论和当前状态」，然后把总结贴进新会话。这比带着几十轮工具输出继续跑便宜得多。
手段三：只给相关片段，不给整个文件
在编辑器里选中具体函数再提问，而不是让客户端自动附带整个文件。大文件里 90% 的行与当前问题无关，却每次都在按标准输入价计费。
手段四：用便宜模型做前置加工
把「读一大段代码并整理成要点」「把长文档提炼成结构化摘要」这类工作交给 claude-haiku-4-5 或 claude-sonnet-4-6 完成，再把精简后的结果交给 GPT-5.6 Sol 做推理。前置模型的输入价更低，你等于用低成本把输入体积先砍一遍。
手段五：让稳定不变的部分走缓存读
项目规范、系统提示、固定参考文档这类内容，如果客户端支持缓存，务必开启。缓存读单价通常只有标准输入的十分之一左右，重复轮次越多收益越明显。注意缓存写入本身也是计费的，所以只对「确定会被复用」的内容开缓存。
常见错误与排查
优化过程中最容易撞到的几类报错：
- 连接类错误：客户端连不上或频繁超时，先确认 Base URL 拼写正确（OpenAI 线是
/v1结尾，Claude 线是/api结尾），再检查网络代理设置。 - 上游暂时不可用：短时间内重试通常能恢复，不要立刻改配置。
- 空响应：常见原因是请求体过大被截断，或者上下文超出了模型的输入上限。先按上面的手段裁剪输入，再重试。
- 模型不可用：模型名写错了，或者该模型当前不在你的可用列表里。用
GET /v1/models重新确认一遍。
更完整的按症状排查流程，可以看站点文档里的 /docs/troubleshooting。
成本与充值提醒
优化输入 Token 不等于要勒紧裤腰带。更实际的做法是：先建立观察习惯，再去调用法。
- 每周打开一次用量明细，看输入与输出的比例有没有下降。
- 如果某个任务反复消耗大量输入，问自己一句：这部分内容真的每轮都需要重新发送吗？
- 充值按实际用量节奏来，不要一次充太多，也不要等到余额见底才补。小额多次更容易和用量变化对齐。
- 不确定某个模型表现时，先用几个小请求试水，再决定要不要把它放进长会话。
关于充值方式、计费分组和价格口径，可以对照 /docs/pricing；第一次接入的话，从 /docs/getting-started 和 /docs/install 开始看会更顺。
现在就可以做的一件事
不用等把这五条全做完。最快见效的动作是：关掉当前那个已经跑了几十轮的长会话，开一个新会话，把「已经确定的结论」用三行话写清楚再继续。下一次看用量明细时，你会看到输入那一侧的比例开始往下走。
如果你还没接入，先按上面的配置把 Base URL 和 API Key 填好，用 GET /v1/models 确认模型可用，再跑一个最小的测试请求。把这条链路走通之后，再谈优化才有意义。