额度与计费

每个账号都带一份计量额度，好让内测的开销可控，也让一次失控的模拟不至于把服务吃光。 这笔钱不会算到你个人头上 —— 额度是配额，用完了来要就是。

两条额度线，不是一条

支出被拆成两个平面，因为它们的行为完全不同：

平面	付的是什么	默认
Agent（助手）	研究助手自己的推理 —— 每一轮对话、每一次写产物	$10.00
Sim（模拟）	被模拟世界的成本：跑批时 agent 的 LLM 决策，以及调用外部数据服务	$10.00

用邀请码注册的账号起点更高：$50 + $50。

分开的意义在于：一场很长的设计讨论不会悄悄吃掉你留着跑批的预算，反之亦然。

两条余额都以 Agent $x.xx · Sim $y.yy 的形式显示在 study 顶栏，研究列表页则显示成 两张带进度条的卡片。任一平面低于 $1 时，顶栏那个 chip 会变成琥珀色。

什么东西花多少

对话走 agent 平面，按轮计费，与这一轮需要读写多少内容成正比。日常来回很便宜； 从零写一个模型不便宜。

模拟跑批走 sim 平面。成本大致随「人群规模 × 时间跨度」增长 —— 每个 agent、 每一步，都是一次决策。20 个 agent 跑 4 步是几美分；500 个 agent 跑 12 步是另一回事， 这也是为什么助手会在开跑前把配置和预估讲清楚。

外部能力按调用计费：

能力	怎么算
人群问卷模拟（run_user_pool_distribution_simulation）	按受访人数 —— 每个受访者一份 LLM 问卷作答，所以成本直接随 user_count 线性增长
人群索引构建	一次性固定费用
事件 / 真实世界数据查询	每次调用一笔小额固定费用

三者都计入 sim 平面。要特别留神的是按人计费的问卷调用：要 2000 个受访者的花费是 要 20 个的一百倍，而这个数字很容易随手就填大了。

外部调用不是免费查询

人群问卷调用会为每个模拟受访者真的跑一份 LLM 问卷，事件查询会打到真实服务上。 助手必须在调用前把预期花费（包括受访人数）讲清楚并取得你的同意，调用之后对话里 会出现一行记录本次计费。请认真读那几行 —— 它们才是你实际花了多少的真相。

这些服务具体做什么，见 外部能力。

花钱之前你会被问到什么

• 真实跑批之前，你会拿到一次明确的成本确认：配置、预估、以及一张必须回答的提问卡。 用规则（脚本化）决策的 study 不消耗 sim 平面，也就不走这道闸门。
• 调用外部能力之前，助手会说明预期成本并征求同意。
• 每次扣费之后，对话里会出现一行写明工具与金额，顶栏 chip 随之刷新。

盯住累计数

你在会话开头给出的确认，覆盖的是你同意的那件事，它不是一张逐条回执。如果你正在 快速迭代跑好几轮，该看的是顶栏那个余额 chip，而不是你对「我批准过什么」的记忆。

用完了怎么办

agent 平面耗尽时，新消息会被拒绝 —— 对话会提示额度已用尽，请联系团队追加。 已有的 study 和结果不受影响，只是暂时开不了新工作。

sim 平面见底时，助手应当拒绝启动一次它付不起的跑批并告诉你。由于 sim 平面同时 也为外部服务付费，做一次大规模问卷调用之前值得先看一眼 chip。

追加是人工的：找团队说一声，两个平面可以分别提额。

让预算更耐用

• 小规模设计，再放大。 先用 20 个 agent 跑 4 步把环境、人群、指标调对。之后放大 只是改一个参数；而在 500 个 agent 的规模上才发现建模错了，那一课很贵。
• 先干跑，验证管路。 脚本化决策路径能免费把整条循环跑通。等机制没问题了再切到 真实 LLM 决策 —— LLM 接入与干跑 就是干这个的。
• 延长，而不是重来。 当一次迭代只改变第 J 步之后的走向时，热启动会用已存 结果回放前面的步骤，而不是重新付费。见 热启动。
• 问卷要多少人就要多少人。 受访人数是外部成本上最大的那根杠杆。
• 大跑批放本地。 如果一个 study 真的需要成千上万个 agent，把开源包 clone 下来， 用你自己的 key 跑。study 目录是同一份。