成本面板
成本面板统计你所有会话的 token 用量，并估算同样的工作量在商用云 API 上会花多少钱。
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为什么要在本地跟踪成本？
Ollama 在你自己的机器上运行，不花一分钱。但了解等价的云端成本有助于你：
- 量化节省 —— 看清本地运行到底省下了多少
- 规划容量 —— 弄清哪些模型消耗的 token 最多
- 比较效率 —— 找出每个 token 产出最划算的模型
面板分区
概要卡片
顶部四张卡片显示：
- 总 token 数 —— 所有会话中提示词 + 生成内容的 token 总和
- 会话数 —— 已记录的对话会话总数
- 估算成本 —— 同样的用量在云 API 上的花费
- 每会话平均成本 —— 每次会话的平均估算成本
按模型的 token 用量
一张横向堆叠柱状图，显示你用过的每个模型的提示词 token（靛蓝色）与生成 token（紫色）。模型按 token 总量排序。
每日用量
一张双轴折线图：
- 左轴 —— 每日总 token 数（填充区域）
- 右轴 —— 每日估算成本（虚线）
把鼠标悬停在任意点上可查看精确数值。
模型明细表
一张详细表格，包含以下列：
| 列 | 说明 |
|---|---|
| 模型 | Ollama 模型名称 |
| 会话数 | 对话会话数量 |
| 提示词 | 提示词 token 总数 |
| 生成 | 生成内容 token 总数 |
| 合计 | token 总量 |
| 估算成本 | 等价云端成本的估算值 |
| 来源 | 定价数据的出处 |
定价数据
定价基于常见模型系列的等价云 API 费率：
| 模型系列 | 输入 $/百万 | 输出 $/百万 | 来源 |
|---|---|---|---|
| llama3.2 | $0.04 | $0.04 | Together AI |
| llama3.1 | $0.05 | $0.08 | Groq |
| gemma3 | $0.10 | $0.10 | |
| mistral | $0.25 | $0.25 | Mistral |
| deepseek-r1 | $0.55 | $2.19 | DeepSeek |
| phi4 | $0.07 | $0.14 | Azure |
| qwen2.5 | $0.15 | $0.15 | 阿里巴巴 |
不在定价表中的模型会回退到 $0.10/$0.10 每百万 token 的通用估算，并标注为「估算」。
这些都是估算值
页面显示的所有成本，都是同等用量在云 API 上的花费。Ollama 在本地运行不产生费用。定价数据是一份静态快照，可能与当前的云端价格不一致。
数据来源
成本面板的全部数据都来自指标存储 —— 也就是对话过程中记录的那些会话指标。不需要额外的跟踪或存储。成本存储是纯计算（响应式）的，有新会话记录时会自动重新计算。