在 2026 年的教育科技领域，AI-gestützte 个人化学习已成为提升学习效果的关键技术。然而，开发者在集成教育 AI 系统时面临着高昂的成本、延迟问题和复杂的实现挑战。作为一名深耕教育 AI 领域多年的技术架构师，我将在本文中分享实打实的经验、verifizierte 价格数据以及可直接运行的代码示例，帮助您构建高效、经济的个性化学习系统。

2026年主流AI模型价格对比与成本分析

在开始技术实现之前，让我们先了解当前主流 AI API 的价格结构。以下数据基于 2026 年 1 月官方公开定价：

AI 模型 Output 价格 ($/M Token) 10M Token/Monat 成本 Latenztyp 教育场景适用度
GPT-4.1 $8.00 $80 ~800ms ⭐⭐⭐⭐⭐
Claude Sonnet 4.5 $15.00 $150 ~900ms ⭐⭐⭐⭐⭐
Gemini 2.5 Flash $2.50 $25 ~400ms ⭐⭐⭐⭐
DeepSeek V3.2 $0.42 $4.20 ~350ms ⭐⭐⭐
HolySheep AI (含溢价) $0.42-$8.00 $4.20-$80 <50ms ⭐⭐⭐⭐⭐

Kostenvergleich für 10M Token/Monat:

Geeignet / Nicht geeignet für

✅ 非常适合使用 HolySheep AI 的场景

❌ 不太适合的场景

Preise und ROI

HolySheep AI 定价结构 (2026)

套餐 价格 包含额度 适合规模 ROI 优势
免费试用 ¥0 初始 Credits 个人开发者测试 零成本验证可行性
基础版 ¥99/Monat ~5M Token 小型教育平台 相比 OpenAI 节省 85%+
专业版 ¥499/Monat ~30M Token 中型 EdTech 企业 <50ms 延迟提升用户体验
企业版 定制定价 无限量 大型教育集团 专属客服 + SLA 保障

投资回报率计算示例：

构建教育 AI 个人化学习系统的技术架构

系统整体架构

一个完整的教育 AI 个人化学习系统通常包含以下核心组件：

┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                    前端应用层 (Web/App)                        │
├─────────────────────────────────────────────────────────────┤
│                  API 网关 + 负载均衡                          │
├─────────────────────────────────────────────────────────────┤
│  ┌─────────────┐  ┌─────────────┐  ┌─────────────┐          │
│  │ 用户画像模块 │  │ 学习路径引擎│  │ 智能评估模块 │          │
│  └─────────────┘  └─────────────┘  └─────────────┘          │
├─────────────────────────────────────────────────────────────┤
│              HolySheep AI API (核心推理引擎)                  │
│              https://api.holysheep.ai/v1                     │
├─────────────────────────────────────────────────────────────┤
│              数据库层 (MySQL/Redis/MongoDB)                   │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘

核心实现代码

以下是一个完整的 Python 实现示例，展示如何构建个人化学习推荐系统：

import requests
import json
from datetime import datetime
from typing import Dict, List, Optional

class EducationalAI:
    """
    基于 HolySheep AI 的教育个人化学习系统
    API 文档: https://docs.holysheep.ai
    """
    
    def __init__(self, api_key: str):
        self.api_key = api_key
        self.base_url = "https://api.holysheep.ai/v1"
        self.headers = {
            "Authorization": f"Bearer {api_key}",
            "Content-Type": "application/json"
        }
    
    def analyze_learning_progress(self, student_id: str, 
                                   answers: List[Dict],
                                   model: str = "gpt-4.1") -> Dict:
        """
        分析学生学习进度，识别知识薄弱点
        
        Args:
            student_id: 学生唯一标识
            answers: 答题记录列表 [{"question_id": "...", 
                                   "is_correct": bool, 
                                   "time_spent": int}]
            model: 使用的 AI 模型
        
        Returns:
            学习分析结果，包含薄弱点、推荐学习路径
        """
        prompt = f"""作为教育 AI 专家，分析以下学生的学习数据：
        
学生ID: {student_id}
答题记录: {json.dumps(answers, ensure_ascii=False)}

请提供:
1. 知识薄弱点分析（按重要性排序）
2. 推荐学习路径（具体到知识点）
3. 学习建议（可操作的具体行动）
4. 预计提升时间（按每天1小时学习计算）

输出格式: JSON
"""
        
        payload = {
            "model": model,
            "messages": [
                {"role": "system", "content": "你是一位专业的教育 AI 助手。"},
                {"role": "user", "content": prompt}
            ],
            "temperature": 0.7,
            "max_tokens": 2000
        }
        
        try:
            response = requests.post(
                f"{self.base_url}/chat/completions",
                headers=self.headers,
                json=payload,
                timeout=30
            )
            response.raise_for_status()
            result = response.json()
            
            return {
                "success": True,
                "analysis": result["choices"][0]["message"]["content"],
                "usage": result.get("usage", {}),
                "latency_ms": response.elapsed.total_seconds() * 1000
            }
        except requests.exceptions.Timeout:
            return {"success": False, "error": "请求超时，请重试"}
        except requests.exceptions.RequestException as e:
            return {"success": False, "error": str(e)}
    
    def generate_personalized_content(self, student_profile: Dict,
                                       topic: str,
                                       difficulty: str = "medium") -> Dict:
        """
        根据学生画像生成个人化学习内容
        
        Args:
            student_profile: 学生画像 {"name": "...", 
                                        "level": int, 
                                        "learning_style": "visual/auditory/kinesthetic"}
            topic: 学习主题
            difficulty: 难度等级 easy/medium/hard
        
        Returns:
            生成的个性化学习内容
        """
        learning_style = student_profile.get("learning_style", "visual")
        
        style_prompts = {
            "visual": "使用图表、思维导图、颜色编码来呈现内容",
            "auditory": "使用对话式、问答式、角色扮演来呈现内容",
            "kinesthetic": "使用实践案例、动手练习、情景模拟来呈现内容"
        }
        
        prompt = f"""为学生 {student_profile['name']} 生成 {topic} 的个性化学习内容。

学生信息:
- 当前水平: {student_profile['level']}/10
- 学习风格: {learning_style} ({style_prompts[learning_style]})
- 难度: {difficulty}

要求:
1. 内容要符合学生的当前水平
2. 使用 {learning_style} 学习风格
3. 包含 3 个练习题和答案解析
4. 预估学习时间

输出格式: JSON，包含 title, content, exercises, estimated_time
"""
        
        payload = {
            "model": "claude-sonnet-4.5",
            "messages": [
                {"role": "system", "content": "你是一位专业的教育内容生成 AI。"},
                {"role": "user", "content": prompt}
            ],
            "temperature": 0.8,
            "max_tokens": 3000
        }
        
        try:
            response = requests.post(
                f"{self.base_url}/chat/completions",
                headers=self.headers,
                json=payload,
                timeout=30
            )
            response.raise_for_status()
            result = response.json()
            
            return {
                "success": True,
                "content": result["choices"][0]["message"]["content"],
                "model_used": "claude-sonnet-4.5",
                "cost_usd": result.get("usage", {}).get("total_tokens", 0) * 0.000015
            }
        except Exception as e:
            return {"success": False, "error": str(e)}
    
    def intelligent_tutoring(self, question: str,
                             context: Dict) -> Dict:
        """
        智能答疑功能 - 模拟辅导老师回答学生问题
        
        Args:
            question: 学生问题
            context: 上下文信息 {"current_topic": "...", 
                                 "student_level": int,
                                 "previous_mistakes": [...]}
        
        Returns:
            详细解答和指导
        """
        prompt = f"""作为学生的 AI 辅导老师，请回答以下问题。

当前学习主题: {context['current_topic']}
学生水平: {context['student_level']}/10
之前犯过的错误: {json.dumps(context.get('previous_mistakes', []), ensure_ascii=False)}

学生问题: {question}

请提供:
1. 直接解答
2. 知识点解释
3. 类似例题
4. 防止再次犯错的小贴士

注意: 使用鼓励性的语气，当学生答对时给予肯定。
"""
        
        payload = {
            "model": "gemini-2.5-flash",
            "messages": [
                {"role": "system", "content": "你是一位耐心、专业的 AI 辅导老师。"},
                {"role": "user", "content": prompt}
            ],
            "temperature": 0.6,
            "max_tokens": 1500
        }
        
        try:
            response = requests.post(
                f"{self.base_url}/chat/completions",
                headers=self.headers,
                json=payload,
                timeout=15
            )
            response.raise_for_status()
            result = response.json()
            
            return {
                "success": True,
                "answer": result["choices"][0]["message"]["content"],
                "latency_ms": round(response.elapsed.total_seconds() * 1000, 2),
                "response_quality": "high"
            }
        except Exception as e:
            return {"success": False, "error": str(e)}



使用示例

if __name__ == "__main__":
    # 初始化客户端
    edu_ai = EducationalAI(api_key="YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY")
    
    # 示例1: 分析学生学习进度
    answers = [
        {"question_id": "Q001", "is_correct": True, "time_spent": 45},
        {"question_id": "Q002", "is_correct": False, "time_spent": 120},
        {"question_id": "Q003", "is_correct": False, "time_spent": 90},
    ]
    
    result = edu_ai.analyze_learning_progress("student_001", answers)
    print(f"分析结果: {result}")
    
    # 示例2: 生成个性化学习内容
    student = {
        "name": "小明",
        "level": 6,
        "learning_style": "visual"
    }
    
    content = edu_ai.generate_personalized_content(student, "Python 基础语法")
    print(f"学习内容: {content}")
    
    # 示例3: 智能答疑
    context = {
        "current_topic": "循环语句",
        "student_level": 5,
        "previous_mistakes": ["缩进错误", "忘记冒号"]
    }
    
    answer = edu_ai.intelligent_tutoring("for 循环怎么用？", context)
    print(f"答疑结果: {answer}")

这个完整的 Python 类展示了如何利用 HolySheep AI 的多模型能力构建教育应用。代码支持：

实际应用：构建一个完整的学习推荐引擎

以下是一个更完整的实现，展示如何构建基于 HolySheep AI 的学习推荐引擎：

import requests
import hashlib
from typing import List, Dict, Optional
from dataclasses import dataclass
from enum import Enum

class LearningPathStrategy(Enum):
    """学习路径策略枚举"""
    ADAPTIVE = "adaptive"           # 自适应策略
    DIAGNOSTIC = "diagnostic"       # 诊断式策略
    MASTERY = "mastery"             # 精通式策略
    FLIPPED = "flipped"             # 翻转课堂策略

@dataclass
class StudentProfile:
    """学生画像数据结构"""
    student_id: str
    name: str
    current_level: int
    learning_style: str
    strengths: List[str]
    weaknesses: List[str]
    preferred_topics: List[str]
    time_available_weekly: int  # 小时

class LearningPathEngine:
    """
    学习路径引擎 - 基于 HolySheep AI 的智能学习路径推荐
    
    核心功能:
    - 诊断学生当前水平
    - 生成个性化学习路径
    - 动态调整学习计划
    - 实时反馈与优化
    """
    
    def __init__(self, api_key: str):
        self.api_key = api_key
        self.base_url = "https://api.holysheep.ai/v1"
        self.headers = {
            "Authorization": f"Bearer {api_key}",
            "Content-Type": "application/json"
        }
        # 模型配置优化建议
        self.model_config = {
            "quick_response": "gemini-2.5-flash",      # 快速响应场景
            "high_quality": "claude-sonnet-4.5",        # 高质量分析
            "balanced": "gpt-4.1"                       # 平衡场景
        }
    
    def diagnose_student_level(self, student: StudentProfile,
                               test_results: List[Dict]) -> Dict:
        """
        诊断学生真实水平
        
        Args:
            student: 学生画像
            test_results: 测试结果 [{"topic": "...", "score": 0-100}]
        
        Returns:
            详细诊断报告
        """
        prompt = f"""作为教育 AI 诊断专家，分析以下学生的测试结果：

学生信息:
- ID: {student.student_id}
- 姓名: {student.name}
- 自评水平: {student.current_level}/10
- 学习风格: {student.learning_style}
- 已知优势: {', '.join(student.strengths)}
- 已知弱点: {', '.join(student.weaknesses)}

测试结果:
{chr(10).join([f"- {t['topic']}: {t['score']}%" for t in test_results])}

请进行深度分析:
1. 真实水平评估（可能与自评有差异）
2. 各知识点掌握程度（详细评分）
3. 学习效率分析
4. 潜在学习障碍识别
5. 最佳学习路径建议

输出: 详细 JSON 格式报告
"""
        
        payload = {
            "model": self.model_config["high_quality"],
            "messages": [
                {"role": "system", "content": "你是专业的教育诊断 AI。"},
                {"role": "user", "content": prompt}
            ],
            "temperature": 0.3,
            "max_tokens": 2500
        }
        
        response = requests.post(
            f"{self.base_url}/chat/completions",
            headers=self.headers,
            json=payload,
            timeout=30
        )
        
        result = response.json()
        
        return {
            "diagnosis": result["choices"][0]["message"]["content"],
            "model_used": self.model_config["high_quality"],
            "cost": self._calculate_cost(result),
            "timestamp": datetime.now().isoformat()
        }
    
    def generate_learning_path(self, student: StudentProfile,
                               target_topic: str,
                               strategy: LearningPathStrategy,
                               time_constraint: int = 10) -> Dict:
        """
        生成个性化学习路径
        
        Args:
            student: 学生画像
            target_topic: 目标学习主题
            strategy: 学习策略
            time_constraint: 预计完成时间（小时）
        
        Returns:
            详细学习路径计划
        """
        strategy_descriptions = {
            LearningPathStrategy.ADAPTIVE: "根据实时表现动态调整难度",
            LearningPathStrategy.DIAGNOSTIC: "先诊断后学习的精准路径",
            LearningPathStrategy.MASTERY: "必须完全掌握才能进入下一阶段",
            LearningPathStrategy.FLIPPED: "先自学后答疑的翻转模式"
        }
        
        prompt = f"""作为学习路径规划专家，为学生制定最优学习路径：

学生画像:
- 姓名: {student.name}
- 真实水平: {student.current_level}/10
- 学习风格: {student.learning_style}
- 优势领域: {', '.join(student.strengths)}
- 薄弱领域: {', '.join(student.weaknesses)}
- 每周可用时间: {student.time_available_weekly} 小时

目标: 掌握 {target_topic}
学习策略: {strategy.value} - {strategy_descriptions[strategy]}
预计完成时间: {time_constraint} 小时

请生成:
1. 分阶段学习计划（每个阶段2-3个知识点）
2. 每个知识点的学习目标
3. 推荐学习资源类型
4. 练习与测试安排
5. 阶段性里程碑检查点
6. 风险预警与应对方案

输出: 结构化 JSON
"""
        
        payload = {
            "model": self.model_config["balanced"],
            "messages": [
                {"role": "system", "content": "你是专业的学习路径规划 AI。"},
                {"role": "user", "content": prompt}
            ],
            "temperature": 0.7,
            "max_tokens": 3000
        }
        
        response = requests.post(
            f"{self.base_url}/chat/completions",
            headers=self.headers,
            json=payload,
            timeout=30
        )
        
        result = response.json()
        
        return {
            "learning_path": result["choices"][0]["message"]["content"],
            "strategy": strategy.value,
            "estimated_completion": f"{time_constraint} 小时",
            "cost_usd": self._calculate_cost(result)
        }
    
    def adaptive_adjustment(self, current_path: Dict,
                           recent_performance: List[Dict],
                           student_feedback: Optional[str] = None) -> Dict:
        """
        根据近期表现自适应调整学习路径
        
        Args:
            current_path: 当前学习路径
            recent_performance: 近期表现 [{"date": "...", 
                                           "topic": "...", 
                                           "score": int, 
                                           "engagement": float}]
            student_feedback: 学生反馈（可选）
        
        Returns:
            调整后的学习建议
        """
        performance_summary = "\n".join([
            f"{p['date']}: {p['topic']} - 得分 {p['score']}%, 参与度 {p['engagement']*100}%"
            for p in recent_performance
        ])
        
        feedback_section = f"学生反馈: {student_feedback}" if student_feedback else "无额外反馈"
        
        prompt = f"""作为自适应学习教练，分析近期学习数据并调整路径：

当前路径: {current_path.get('learning_path', 'N/A')[:200]}...

近期表现:
{performance_summary}

{feedback_section}

分析要点:
1. 哪些知识点掌握良好？哪些需要加强？
2. 学习节奏是否合适？
3. 参与度变化趋势
4. 是否需要调整难度？
5. 具体调整建议

输出: JSON 格式，包含调整理由和新的学习建议
"""
        
        # 快速分析使用轻量模型
        payload = {
            "model": self.model_config["quick_response"],
            "messages": [
                {"role": "system", "content": "你是自适应学习调整 AI。"},
                {"role": "user", "content": prompt}
            ],
            "temperature": 0.5,
            "max_tokens": 1500
        }
        
        response = requests.post(
            f"{self.base_url}/chat/completions",
            headers=self.headers,
            json=payload,
            timeout=15
        )
        
        result = response.json()
        
        return {
            "adjustments": result["choices"][0]["message"]["content"],
            "model_used": self.model_config["quick_response"],
            "latency_ms": round(response.elapsed.total_seconds() * 1000, 2),
            "confidence": "high"
        }
    
    def _calculate_cost(self, response: Dict) -> float:
        """计算 API 调用成本"""
        usage = response.get("usage", {})
        total_tokens = usage.get("total_tokens", 0)
        # 简化计算，实际应按 output tokens 计算
        return round(total_tokens * 0.000008, 4)



实际使用示例

def main():
    """完整使用示例"""
    
    # 初始化引擎
    engine = LearningPathEngine(api_key="YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY")
    
    # 创建学生画像
    student = StudentProfile(
        student_id="student_2024001",
        name="张三",
        current_level=5,
        learning_style="visual",
        strengths=["逻辑思维", "数学基础"],
        weaknesses=["英语词汇", "记忆宫殿"],
        preferred_topics=["编程", "数据分析"],
        time_available_weekly=8
    )
    
    # 步骤1: 诊断学生水平
    test_results = [
        {"topic": "Python 基础语法", "score": 75},
        {"topic": "数据结构", "score": 60},
        {"topic": "算法基础", "score": 45},
        {"topic": "面向对象编程", "score": 55}
    ]
    
    diagnosis = engine.diagnose_student_level(student, test_results)
    print("=" * 50)
    print("诊断报告:")
    print(diagnosis)
    print("=" * 50)
    
    # 步骤2: 生成学习路径
    learning_path = engine.generate_learning_path(
        student=student,
        target_topic="算法与数据结构",
        strategy=LearningPathStrategy.ADAPTIVE,
        time_constraint=20
    )
    print("\n学习路径:")
    print(learning_path)
    print("=" * 50)
    
    # 步骤3: 模拟一周后的自适应调整
    recent_performance = [
        {"date": "2024-01-01", "topic": "数组与链表", "score": 70, "engagement": 0.8},
        {"date": "2024-01-02", "topic": "栈与队列", "score": 65, "engagement": 0.75},
        {"date": "2024-01-03", "topic": "树结构基础", "score": 55, "engagement": 0.9}
    ]
    
    adjustments = engine.adaptive_adjustment(
        learning_path,
        recent_performance,
        student_feedback="树结构感觉有点难，想多做一些可视化练习"
    )
    print("\n自适应调整建议:")
    print(adjustments)


if __name__ == "__main__":
    main()

这个完整的 HolySheep AI 学习路径引擎实现了：

Häufige Fehler und Lösungen

在基于 AI 构建个性化学习系统的过程中，我总结了三个最常见的问题及其解决方案：

错误1: API 调用超时导致用户体验中断

# ❌ 错误做法：同步等待，无超时处理
def get_ai_response(question):
    response = requests.post(
        "https://api.holysheep.ai/v1/chat/completions",
        headers={"Authorization": f"Bearer {API_KEY}"},
        json=payload
    )
    return response.json()  # 可能无限等待


✅ 正确做法：添加超时和重试机制

import time
from functools import wraps

def retry_on_timeout(max_retries=3, timeout=10):
    """超时重试装饰器"""
    def decorator(func):
        @wraps(func)
        def wrapper(*args, **kwargs):
            for attempt in range(max_retries):
                try:
                    return func(*args, **kwargs)
                except requests.exceptions.Timeout:
                    if attempt < max_retries - 1:
                        wait_time = 2 ** attempt  # 指数退避
                        print(f"超时，第 {attempt+1} 次重试，等待 {wait_time}s")
                        time.sleep(wait_time)
                    else:
                        # 返回降级响应
                        return {
                            "error": "服务暂时繁忙",
                            "fallback": True,
                            "message": "您的AI老师正在处理其他学生的问题，请稍后再试。"
                        }
        return wrapper
    return decorator

@retry_on_timeout(max_retries=3, timeout=15)
def get_ai_response_safe(question, context):
    """带超时保护的安全 API 调用"""
    payload = {
        "model": "gemini-2.5-flash",
        "messages": [
            {"role": "system", "content": "你是学生的AI辅导老师。"},
            {"role": "user", "content": f"问题: {question}\n上下文: {context}"}
        ],
        "temperature": 0.7,
        "max_tokens": 1000
    }
    
    response = requests.post(
        "https://api.holysheep.ai/v1/chat/completions",
        headers={
            "Authorization": f"Bearer {API_KEY}",
            "Content-Type": "application/json"
        },
        json=payload,
        timeout=15  # 15秒超时
    )
    
    result = response.json()
    
    # 检查是否成功
    if "choices" in result:
        return {
            "success": True,
            "answer": result["choices"][0]["message"]["content"],
            "latency_ms": response.elapsed.total_seconds() * 1000
        }
    else:
        raise requests.exceptions.Timeout("API 返回格式异常")

错误2: 提示词污染导致输出不一致

# ❌ 错误做法：提示词混乱，缺乏结构
def generate_content(topic):
    prompt = f"给我一些关于{topic}的内容"  # 太简单，容易产生不一致
    # ...


✅ 正确做法：结构化提示词模板

from typing import Optional
from dataclasses import dataclass

@dataclass
class LearningContentTemplate:
    """学习内容生成模板"""
    SYSTEM_PROMPT = """你是一位专业的教育内容创作者，遵循以下原则：
1. 内容难度要匹配学生水平
2. 使用学生偏好的学习风格呈现
3. 包含互动练习和即时反馈
4. 保持语言鼓励性和专业性
5. 知识点的解释要清晰、准确、简洁"""
    
    @staticmethod
    def build_prompt(topic: str,
                    level: int,
                    learning_style: str,
                    previous_topics: Optional[list] = None) -> list:
        """构建标准化的提示词"""
        
        style_guidance = {
            "visual": "使用图表、颜色编码、思维导图呈现",
            "auditory": "使用对话、角色扮演、语音反馈",
            "kinesthetic": "使用动手实践、案例模拟、情景演练"
        }
        
        previous_section = ""
        if previous_topics:
            previous_section = f"\n前置知识点: {', '.join(previous_topics)}\n确保与前置知识有逻辑衔接。"
        
        return [
            {"role": "system", "content": LearningContentTemplate.SYSTEM_PROMPT},
            {"role": "user", "content": f"""请为以下规格生成学习内容：

主题: {topic}
难度: {level}/10
学习风格: {learning_style} ({style_guidance.get(learning_style, '')})
{previous_section}

输出要求:
1. 标题和概述
2. 核心概念解释（分3个要点）
3. 实例演示（2个）
4. 练习题（3道，附答案）
5. 学习时间预估
6. 检查理解的小测验

格式: Markdown"""}
        ]


使用示例

def generate_content_structured(topic, level, style, previous=None):
    messages = LearningContentTemplate.build_prompt(
        topic=topic,
        level=level,
        learning_style=style,
        previous_topics=previous
    )
    
    response = requests.post(
        "https://api.holysheep.ai/v1/chat/completions",
        headers={"Authorization": f"Bearer {API_KEY}"},
        json={
            "model": "gpt-4.1",
            "messages": messages,
            "temperature": 0.7,
            "max_tokens": 2500
        }
    )
    
    return response.json()["choices"][0]["message"]["content"]

错误3: 成本失控 - 大量 Token 消耗

# ❌ 错误做法：无限 max_tokens，不控制调用频率
def analyze_all_questions(questions):
    results = []
    for q in questions:  # 1000个问题 = 1000次 API 调用
        result = call_ai(f"分析: {q}")  # 每个都最大输出
        results.append(result)
    return results


✅ 正确做法：批量处理 + 智能缓存 + 成本监控

from collections import defaultdict
import time

class CostOptimizedAnalyzer:
    """成本优化的学习分析器"""
    
    def __init__(self, api_key, budget_limit_usd=100):
        self.api_key = api_key
        self.budget_limit = budget_limit_usd
        self.spent = 0.0
        self.cache = {}
        self.batch_buffer = []
        self.batch_size = 10
        
        # 模型成本配置 ($/M tokens)
        self.model_costs = {
            "gpt-4.1": {"input": 2.0, "output": 8.0},
            "claude-sonnet-4.

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