你取消了训练，为什么已消耗的token还在扣？

1. 取消和失败不是同一种零

模型训练与部署计费把停掉任务的账单写成两句，不能合成一句「没跑完就不收」。主动取消后，已消耗的 token 仍会推送计费，训练费用按已消耗 token 估算，最终以账单为准。其他原因导致的训练中断，百炼不收取训练费。你在控制台点取消，停的是后半段；前半段已经吃掉的 token 还在。平台自己中断、数据量不足导致任务失败，走的是后一句，训练费按文档不收。

状态接口把这两条路分开。模型训练 API 的任务状态包括排队、运行、成功、失败、取消中和已取消。usage 是这次微调消耗的 token 数，文档写明只在状态为 SUCCEEDED 或 CANCELED 时返回。失败不在这条返回条件里。没有这个整数，就不要拿创建时的预估公式给失败单补一笔「应该扣的 token」。取消单相反：usage 就是已消耗的那一截，账单按它收，不是按你当初填的循环次数收满。

控制台里还有一种容易看错的「失败」。控制台模型调优在看损失曲线时说：训练损失下降、验证损失上升，是过拟合，训练可能失败、效果可能不佳，建议调参后重新训练。这是效果判断，文档没有写已经消耗的 token 会退回来。另一条才是任务失败：SFT 会把超过 max_length 的样本直接丢掉，序列长度设得太大时，真正进训练的行不够，任务会因数据量不足失败。这种失败属于其他原因中断，训练费按计费页不收，但你也没有得到一个模型。日志里的失败原因决定走哪一条。曲线难看，不决定账单归零。

2. 预估乘了循环次数，usage 不要再乘

千问文本训练的计费公式是：（训练数据 token 总数 + 混合训练数据 token 总数）× 循环次数 × 训练单价，最小单位 1 个 token。控制台底部的预估可以展开，看到 token 总数、循环次数和单价。混合训练那一项经常被漏掉。只拿主数据集的字数去除以一个经验换算，再乘循环次数，会比预估小一截，也会比账单小一截。

batch_size 不在这个式子里。图像千问的计费说明写得更直：batch_size 不参与计费，不影响训练 token 总量。视频那边给出步数换算 steps = n_epochs × ceil(数据集大小 / batch_size)，计费用的仍是 n_epochs，不是 steps。把 batch 调大，固定循环次数下的步数会变少，token 总量并不因此变便宜，也不因此变贵。反过来，有人先把 steps 当成计费步，再乘一遍循环次数，同一轮就被算了两次。文本预估已经乘过循环次数。状态接口返回的 usage 是实际消耗，账单以它为准。不要把 usage 再乘循环次数。

模型调优概览把计费方式也拆开了。控制台可以按 token、按训练单元预付费，或按训练单元后付费。通过 API 创建的训练任务只支持按 token。账户里还剩训练单元，解释不了 API 任务上的 token 行。训练单元和推理资源包也不是同一本账。资源包能不能退、能不能转到别的账号，是另一篇文章的问题，它不会把一次取消的 usage 抹掉。

3. 图像和视频不吃文本公式

同一页计费文档里，文本、万相图像、千问图像、视频是四套总量，单价表也不能横向套。万相图像是 max_steps × L_step，L_step 近似等于一张表里的 L_max。文生图 1k 和 图生图 2k 不在同一格。用文本的「数据 token × 循环次数」去估一张图的训练，数量级会对不上。

千问图像是 n_epochs × 图片数 × (max_pixels / 压缩率) × GPU系数。压缩率按文档是固定的 1024。GPU 系数随调度变化，说明里的 8 只用于演示计算过程。实际 token 以状态接口的 usage 为准，费用以账单为准。把演示表上的金额当成成交价，任务一调度就会偏。

视频的总量是各条视频计费时长之和，再乘 max_pixels / 1024 和循环次数。单条计费时长先把秒数四舍五入，再按模型封顶。wan2.7 和 wan2.5 最多按 10 秒，wan2.2 最多按 5 秒。一条 30 秒的素材不会按 30 秒进训练 token。四舍五入发生在封顶之前：10.4 秒先变成 10 秒，再和上限取较小值。数据集只有 1 条且 batch_size 为 1 时，循环次数才等于步数。这条等式不能拿去改视频公式里的循环次数。

4. 训练成功，还要等部署那口时钟

计费页在文本、图像、视频的说明里都写了同一句：训练完成的新模型要先部署，才能评测或调用。部署费从状态变为运行中才开始收。部署中、欠费、部署失败都不计部署费。包月预付费也是进入运行中之后才开始消耗包月时间。训练单已经是 SUCCEEDED，调用却 404，先看部署状态，不要在训练商品里找这笔调用。

部署之后怎么收费，不能用一句总述盖住三种路径。控制台常见问题写：训练好的模型在部署后只收部署费，不收调用费，评测不另收费。计费页又写明，只有对列出的基础模型做了 SFT 高效训练，并且部署时 plan 取 lora，才支持按输入和输出 token 计调用。万相图像的 SFT-LoRA 则写明部署免费，调用按微调前基础模型的标准价。三条同时成立，对的是三种部署。模型单元的空闲小时，是专属部署那篇文章里的另一口时钟。本文只标出交接点：训练费停在任务结束或中断，部署费要等运行中才开始，两笔不要加在同一个商品名下。

账单查询把训练从推理里拆出来。推理通常 2 到 10 分钟出账，训练按小时汇总，高峰可以再晚。出账不等于扣款，按量付费是预占加月结。费用概览页写明只展示大模型推理相关费用，训练和知识库要到账单详情里看。训练账单的实例 ID 用英文感叹号分隔，常见格式是业务空间 ID、地域、训练任务标识。推理账单用分号。商品名称是 百炼大模型训练。对不上任务时，用账单月份和调优页的提交时间去配，不要用推理实例 ID 的渠道字段去解释这一列。没有正在进行的训练任务时，不再产生新的训练费。这句话停的是下一笔，不冲销取消单上已经推送的 usage。

5. 充值改不了取消和失败的分界

对账按五列走。第一列是任务状态：已取消看 usage，失败看日志里是不是数据量不足或其他中断，损失曲线不单独决定金额。第二列是公式族：文本、万相图像、千问图像、视频不要混乘。第三列是 usage 有没有被再乘循环次数，以及 batch_size 有没有被当成折扣。第四列是部署是不是已经运行中，以及这次走的是模型单元、lora 的 token，还是图像 LoRA 的按张调用。第五列是账单商品名和分隔符：训练是感叹号和 百炼大模型训练，不在费用概览的推理合计里。

给百炼账户充值发生在扣款之前。链上把稳定币换成能充进账户的资产，不会把取消单的已消耗 token 退掉，也不会让失败单开始计训练费，更不会让还在部署中的模型提前按小时计。需要这一步时，可以用无需注册、非托管的 AllSwap 完成链上兑换。兑换成功只说明资产换了手。取消单上的 usage 该进 百炼大模型训练，还是会进。