长上下文模型对比：百万 token 文档怎么处理最便宜
处理整本书、整个代码库、多文档 RAG，上下文窗口是硬门槛，而长上下文最怕的就是账单。2026 年从 262K 到 2M 都有选项，但每百万 token 的价格差出几十倍。本文按「窗口大小 × 价格」帮你挑最划算的长上下文模型。
| 模型 | 厂商 | 输入价 | 输出价 | 上下文 | 标签 |
|---|---|---|---|---|---|
| Gemini 3.1 Pro Preview | ¥14 | ¥81 | 2.0M | 旗舰长上下文多模态 | |
| DeepSeek V4 Flash | 🇨🇳 DeepSeek | ¥0.95 | ¥1.90 | 1.0M | 国产之光极便宜长上下文 |
| Claude Sonnet 4.6 | 🇺🇸 Anthropic | ¥20 | ¥102 | 1.0M | 性价比长上下文代码 |
| Gemini 2.5 Pro | ¥8.47 | ¥68 | 2.0M | 长上下文 | |
| Kimi K2.6 | 🇨🇳 Moonshot / Kimi | ¥6.50 | ¥27 | 262K | 旗舰长上下文Agent |
| GPT-5.5 | 🇺🇸 OpenAI | ¥34 | ¥203 | 400K | 旗舰推理 |
价格单位 ¥/百万 tokens · 绿色高亮 = 本对比中最便宜 · 数据更新 2026-05-27
窗口梯队：从 262K 到 2M
**2M 超长**：Gemini 3.1 Pro Preview、Gemini 2.5 Pro（Google 独一档）；**1M**：DeepSeek V4 Flash / V4 Pro、Claude Sonnet 4.6 / Opus 4.7、Gemini 3.5 Flash、Grok 4.3；**400K**：GPT-5.5；**262K**：Kimi K2.6。如果你的文档真的超过 1M token（整本长篇、超大代码库、长视频转写），基本只能选 Gemini 系列；多数「长但没那么长」的场景，1M 窗口的模型选择就丰富多了。
最便宜的长上下文：DeepSeek V4 Flash
DeepSeek V4 Flash 输入 ¥0.95 / 输出 ¥1.90，却带 **1M 上下文 + 384K 最大输出 + 缓存命中 ¥0.02/M**，是「长上下文 + 白菜价」独一档的存在。塞满 1M 上下文做长文档问答、整库代码分析，它的成本只有同窗口 Claude Sonnet 4.6（¥20.34/¥101.7）的几十分之一。尤其 RAG 场景靠缓存复用长 system prompt / 知识库，账单几乎可以忽略。长上下文省钱，DeepSeek V4 Flash 是首选。
Gemini 的 2M 与「超额翻倍」坑
Gemini 3.1 Pro Preview（¥13.56/¥81.36）和 2.5 Pro（¥8.48/¥67.8）是仅有的 2M 选项，且原生支持音频，长视频 / 长音频理解无对手。但要注意 **Gemini 对超过 200K（部分模型）的部分按翻倍价计费** —— 真正塞超长上下文时要按区间算账，别只看基础价。如果你只是偶尔需要 >1M，可以考虑「分块 + RAG」用便宜模型替代，未必非上 2M 不可。
Kimi K2.6 与 Claude：质量向的长上下文
Kimi K2.6（¥6.50/¥27.20，262K）的强项是长上下文 + Agent 自主运行，适合「读完长文档后还要连续多步推进」的任务。Claude Sonnet 4.6 / Opus 4.7（1M）则在长上下文里保持高质量理解和代码能力，适合对准确性要求高的长文档分析 / 整库重构。这两个走的是「质量优先」路线，价格高于 DeepSeek，但关键任务值。
📌 一句话总结：超过 1M token → Gemini 3.1 Pro / 2.5 Pro（注意超额翻倍）；长上下文最省 → DeepSeek V4 Flash（1M + 缓存 ¥0.02）；长文档 + Agent → Kimi K2.6；长上下文 + 高质量 → Claude Sonnet 4.6。省钱选 DeepSeek，超长选 Gemini。
想算具体的月账单差距？把你的 prompt 粘进 Token 估算器。
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