pi-cost-switch
预览切换模型时的Token成本估算
安装使用
复制下面这段提示词发给你的 AI（Claude / Cursor / TRAE / Codex / WorkBuddy 等），它会自动帮你完成安装：
帮我安装这个 AI Skill：pi-cost-switch。 它的用途是：预览切换模型时的Token成本估算 完整的 Skill 内容见：https://321skill.com/skills/pi-cost-switch/raw/index.md 请读取该页面内容，如果是 SKILL.md 格式直接安装，如果是 README 提炼核心 prompt 后安装。
提示词包含完整的 Skill 内容链接，AI 读取后即可完成安装。你也可以 查看完整内容 确认无误。
使用示例
'帮我切换到 GPT-4 模型，并预估本次切换的成本。' 此时 pi-cost-switch 扩展会计算当前缓存状态，显示：'预估成本：缓存命中 0.001 美元，冷启动 0.003 美元，缓存税 0.0005 美元'，供你决定是否切换。
介绍
pi-cost-switch 是一个 Pi 扩展，用于在切换模型之前预览下一轮对话的模型推理/思考成本。它基于 API 的缓存命中、冷启动以及缓存税等不同场景，给出精确的 Token 消耗估算，帮助用户在使用多模型时做出更经济的切换决策。
安装后，在 Pi 环境中切换模型时，扩展会自动计算并显示预估成本，包括缓存命中时的低成本、冷启动时的高成本以及缓存税的影响。用户无需手动计算，即可直观看到切换带来的费用变化，从而在性能和成本之间找到平衡。
适合需要频繁切换不同模型（如 GPT-4、Claude、自托管模型等）的开发者、AI 应用构建者、智能体开发人员，以及任何希望控制 AI 调用成本并优化 Token 消耗的用户。尤其适合在开发阶段或生产环境中对成本敏感的场景。
使用建议：在切换模型前，先查看扩展显示的预估成本，结合当前任务复杂度选择最经济的模型。注意：扩展仅提供估算，实际消耗可能因 API 响应长度、缓存策略变化等因素略有差异。建议定期校准，并配合其他成本监控工具使用。
核心特点
与同类成本估算工具不同，pi-cost-switch 专门聚焦于模型切换场景，并区分了缓存命中、冷启动和缓存税三种成本模式，提供更细粒度的切换决策参考。
注意事项
依赖于 Pi 环境的缓存状态及 API 返回数据，无法覆盖所有自定义缓存策略，且估算结果不包含网络延迟等非 Token 消耗。
常见问题
如何安装 pi-cost-switch？
通过 npm 安装：npm install pi-cost-switch，然后在 Pi 配置中启用该扩展。
估算的准确性如何？
基于 API 缓存命中/冷启动/缓存税模型，准确性较高，但实际成本可能因响应长度、缓存策略变化而略有浮动。
给 AI 助手的安装指引
如果你的 AI 编程助手（Claude Code、Cursor、TRAE 等）能看到这个页面，把下面这段发给它即可自动完成安装：
请访问 https://321skill.com/skills/pi-cost-switch/raw/index.md 读取 pi-cost-switch 的原始 Skill 定义（Markdown 格式），按其中说明在我的环境里完成安装和配置。
AI 可直接读取的原始 Markdown 地址：/skills/pi-cost-switch/raw/index.md（查看排版版本）