火山方舟 Agent-Plan 计费重大调整｜9月1日正式生效，Trae Work 重度编码开发者必读
对于使用 Trae Work、CoPaw 等 Agent 编程工具的开发者来说，火山方舟 Agent-Plan 的 AFP 抵扣规则，将在 2026 年 9 月 1 日迎来重要变更。
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对于使用 Trae Work、CoPaw 等 Agent 编程工具的开发者来说，火山方舟 Agent-Plan 的 AFP 抵扣规则，将在 2026 年 9 月 1 日迎来重要变更。
取消沿用已久的输入 Token 分段系数，短上下文不再打折，超长上下文不再加价。
同样的开发任务，有的场景成本上涨，有的场景反而省钱。如果你是重度 Agent 编码用户，这篇建议务必看完，提前做好用量预估与配置调整，避免月底额度突然告急。
本文规则与数据均对照火山方舟官方公告《模型抵扣系数调整公告》核实（2026-08-25 查询）。
一、核心变更：取消输入 Token 长度分段系数
旧规则（9月1日前，当前正在执行）
输入抵扣系数 = 模型抵扣系数 × 输入分段系数
| 输入长度 | 输入分段系数 |
|---|---|
| ≤ 32k token | 0.67（短输入享受折扣） |
| 32k < 输入 ≤ 128k | 1 |
| > 128k | 2（超长输入额外加价） |
新规则（2026-09-01 起正式执行）
输入抵扣系数 = 模型本身抵扣系数
| 输入长度 | 输入分段系数 |
|---|---|
| 任意长度 | 1（统一，不再区分上下文长短） |
完整计费公式保持不变：
AFP 消耗 =（输入 token × 输入抵扣系数 + 输出 token × 输出抵扣系数）÷ 10000
重要说明：
- 输出抵扣系数完全不变，本次仅改动输入端
- 图片、视频、语音、数据集模型不受本次调整影响
- Auto 模式限时 0.5 系数折扣活动：2026-06-10 ~ 2026-11-08，不受本次规则变更影响，继续生效
二、成本变化：三类场景分别是涨还是降
1. 短输入 ≤ 32k token：成本上涨 ⚠️
旧规则可以享受 0.67 折扣；新规取消折扣，同等请求 AFP 消耗明显增加。
对应日常场景：修复单个 bug、编写单函数、单元测试、小功能迭代。也是 Trae Work 最频繁发生的请求。
2. 32k ~ 128k token：成本无变化
旧分段系数本身就是 1，新旧规则消耗一致。会话历史逐步累积、读取少量多个代码文件，大多落在这个区间。
3. > 128k 超长输入：成本大幅下降 ✅
旧规则超长输入需要 ×2 加价；新规不再额外加价。
对应场景：项目大规模重构、批量改写多文件、读取整个目录源码，百万级长上下文任务，9 月之后会更划算。
最坑中间场景：同一个会话不断叠加历史，明明只是改小 bug，上下文累积到 40-80k。既拿不到旧版短输入折扣，也享受不到超长输入降价红利，白白消耗额度。
三、新旧规则实际测算举例
以 doubao-seed-2.1-turbo，模型抵扣系数 2.5 举例：
案例1：短输入场景，输入 10k token，输出 1k token
- 旧规则：输入系数 = 2.5 × 0.67 = 1.675 AFP =（10000 × 1.675 + 1000 × 2.5）÷ 10000 = 1.925 AFP
- 9-01 新规则：输入系数直接 2.5 AFP =（10000 × 2.5 + 1000 × 2.5）÷ 10000 = 2.75 AFP
👉 同等任务，消耗上涨约 43%
案例2：超长输入场景，输入 200k token，输出 1k token
- 旧规则：输入系数 = 2.5 × 2 = 5 AFP =（200000 × 5 + 1000 × 2.5）÷ 10000 = 100.25 AFP
- 9-01 新规则：输入系数 2.5 AFP =（200000 × 2.5 + 1000 × 2.5）÷ 10000 = 50.25 AFP
👉 大重构场景，消耗几乎减半
附：官方各模型抵扣系数表（9月1日后生效）
| 模型类别 | 模型 | 输入抵扣系数 | 输出抵扣系数 |
|---|---|---|---|
| 文本生成（极速） | doubao-seed-2.0-mini | 0.25 | 0.25 |
| 文本生成（标准） | doubao-seed-2.0-lite / deepseek-v4-flash | 0.5 | 0.5 |
| 文本生成（pro） | doubao-seed-2.1-turbo / doubao-seed-evolving / minimax-m3 | 2.5 | 2.5 |
| 文本生成（pro） | kimi-k2.7-code | 4.5 | 4.5 |
| 文本生成（pro） | glm-5.2（即将下线）/ glm-5.3（glm-latest） | 4.5 | 4.5 |
| 文本生成（pro） | deepseek-v4-pro | 5.5 | 5.5 |
| 文本生成（pro） | kimi-k3 | 10 | 10 |
| 向量化 | doubao-embedding-vision | 0.5 | 0.5 |
⚠️ GLM-5.2 模型即将下线，尽快迁移至 glm-5.3，避免业务中断。
四、回到我们日常：Trae Work 编程，什么是短 Prompt、什么是长 Prompt
Trae SOLO 模式每次向 API 发起请求，会把：系统提示词 + 全部会话历史 + 读取的全部文件内容 + 工具定义，全部打包作为输入 Token 传给大模型。
✅ 短输入（≤ 32k token，9月后涨价）
典型开发场景：
- 新建会话，仅引用 1-2 个小代码文件，对话轮次 2-5 轮；修复单个函数 bug。 示例指令：帮我修复这个函数空指针，#file utils.py，仅修改这一个方法。输入 Token 一般 8k-25k。
- 代码格式化、写枚举、生成单元测试，不批量读取工程文件。
这是绝大多数日常调试场景，9 月 1 日后，相同操作会消耗更多 AFP 额度。
📜 长输入（> 32k，尤其 > 128k，9月后降价）
哪些行为会把输入 Token 拉到超长：
- 同一个会话无限聊，不新建会话：十几轮对话之后，问答历史、diff、报错日志持续堆积，输入轻松冲到 40k-100k+。明明只是改小 bug，输入却巨大。
- 使用 #folder、#workspace，一次性扫描整个源码目录，灌入大量源码文件。
- 开启自动上下文压缩：压缩只是把历史做摘要，摘要文本依旧大量占用 Token，不会帮你省钱。
- 派生大量子 Agent（sub-agent）：子任务会复制完整上下文，Token 爆炸式上涨。
典型场景：模块整体重构，批量改写一批源码文件，输入达到 200k+。9 月新规对这类任务利好。
五、Trae Work 实操适配方案（直接落地）
目标：普通小 bug 尽量控制在 ≤ 32k；大规模重构放开长上下文，用好新规红利。
1. 会话隔离，优先级最高
- 小功能、改 bug：一个业务任务一个会话，任务完成直接新建会话，不要在单一会话堆几十轮历史
- 需要延续上下文：手动写 3-5 句任务摘要粘贴新会话，不要携带完整历史
2. 文件引用按需索取，拒绝全盘扫描
- 修改单个函数，只 #file 引用 1-2 个相关文件；非重构场景，禁止直接 #folder src 读取整个源码目录
- 设置关闭「自动全局索引」，需要哪个文件手动引用，避免工具自动扫描整个项目
3. 约束子 Agent 派生，防止 Token 爆炸
在 Agent 规则增加约束：禁止无必要派生子 Agent，子 Agent 数量最多 1 个；优先单线程完成任务，不要拆分大量子任务。
4. 观察上下文占用
Trae 会话右上角悬停，可以查看当前上下文 Token 数量，快速判断属于短/中/长输入区间：
- < 32k：短区间（9-1 涨价）
- 32-128k：中等区间
-
128k：超长区间（9-1 降价）
5. 模型参数优化
自定义模型高级配置，不要无脑填满 256k 上下文窗口；日常主力开发建议限制输入窗口设置为 120000，避免无限制吞入超大上下文。
6. 模型分层调用
简单调试、小 bug 优先使用 deepseek-v4-flash 这类低系数模型；复杂推理重构再调用 pro/turbo 高阶模型，降低整体消耗。
六、给 Agent 开发者的总结建议
- 日常细碎开发（大量 ≤ 32k 短请求）：9 月之后成本上升。做好会话管理，减少无效反复调试，轻量任务优先选择低系数模型。
- 大规模重构、批量多文件修改（输入 > 128k）：新规利好，可以放开使用长上下文。
- 警惕“中间态会话”：会话越聊越长，上下文落在 32-128k 区间，既没有旧折扣，也享受不到超长降价，属于纯浪费额度。
- 提前观测用量账单，评估自己现有套餐是否够用；GLM-5.2 模型即将下线，尽快迁移至 glm-5.3，避免业务中断。
你的 Agent 开发日常，一天大概消耗多少 AFP？欢迎评论区交流。
参考资料： 火山方舟官方文档《模型抵扣系数调整公告》docs.volcengine.com/docs/82379/2658332（搜索「Agent-Plan 模型抵扣系数」也可直达）
本文信息截至 2026 年 8 月 25 日，计费规则可能随时调整，请以官方最新公告为准。