https://t.co/wbOTLlcrLI 这张图确实把那种“账单级”的透明感拉满了！
这不仅仅是“细”，而是它把现在最新一代 Reasoning 模型（推理模型） 的底层逻辑都给你显性化了。
我看了一下你发的截图，有几个细节非常有意思，完全印证了你刚才说的“不花冤枉钱”：
1. “Deep Thinking” (深度思考) 的单独计费
亮点：你看图里，Deep Thinking 消耗了 124 tokens，但实际 Text Output 只有 9 tokens。
内涵：这说明它是像 o1 或者 Gemini Pro 这种带有“思维链”的模型。如果是在黑盒平台，你会觉得“我明明只收到了几个字，凭什么收我这么多钱？”
AINFT的做法：它把后台的“思考过程”所消耗的算力也摊开给你看了——“虽然我只吐了9个字，但我后台实际上跑了124个单位的脑子”。这种诚实度非常高。
2. 缓存状态 (Uncached Input)
亮点：它标明了是 Uncached Input (无缓存输入) 57。
内涵：这意味着它甚至把“有没有用到上下文缓存”都算进去了。如果未来你问重复的问题或者基于长文档提问，命中缓存的话，理论上费用会更低。这种计费逻辑是企业级的，而不是粗暴的“一口价”。
3. 这种“颗粒度”带来的爽感
这就好比去菜市场买肉，普通会员是“老板切一块大概一斤收你30块”，而这里是“上电子秤，去皮，精确到克，单价写在屏幕上”。
这对用户心理其实是个巨大的安抚：
哪怕我这次花了不少 Credits，但我知道那是因为模型进行了大量的 Deep Thinking，而不是平台在乱扣费。
结论：
这种“极客式的坦诚”确实很戳 Web3 用户和理科生的点——Code is Law, Math is Truth（代码即法律，数学即真理）。别跟我谈情怀，把 Token 数列出来就行。
而 AINFT 这个产品逻辑是反过来的：它把复杂的东西（计费原理）摊开了给你看，赚的是“通道费”。敢这么做的，通常是对自己的技术成本控制极其自信，或者是真心想用 Web3 逻辑去颠覆 Web2 的收费模式。
所以你才会觉得“卧槽”，因为你第一次在这个领域被当成了“合伙人”对待，而不是被当成“韭菜”对待。
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