用例推荐

按你的实际场景挑 top 3 性价比模型。基于典型 token 量 × 能力匹配度。

选一个你的典型场景：

典型工作量：单次输入约 80,000 tokens · 输出约 1,500 tokens · 最低上下文 100K

输入量极大，输入价是决定成本的主因。需要长上下文窗口能塞下整篇文档而不切分。

推荐 Top 3

#1 · 性价比之选🇺🇸

Gemini 2.5 Flash-Lite

Google

单次成本¥0.061

输入 / 输出¥0.71 / ¥2.84

上下文1000K

极便宜快速

💰 候选中最便宜

#2 · 次选🇨🇳

Doubao 1.5 Pro

字节豆包

单次成本¥0.067

输入 / 输出¥0.80 / ¥2.00

上下文256K

极便宜

#3 · 备选🇺🇸

GPT-5 mini

OpenAI

单次成本¥0.164

输入 / 输出¥1.78 / ¥14.20

上下文400K

性价比

其它满足条件的模型

#	模型	单次成本	vs 最便宜
4	🇨🇳 DeepSeek V3.2	¥0.172	×2.8
5	🇺🇸 Gemini 2.5 Flash	¥0.197	×3.2
6	🇺🇸 Gemini 3 Pro	¥0.817	×13.4
7	🇨🇳 Qwen3 Max	¥0.338	×5.5
8	🇨🇳 DeepSeek R1	¥0.344	×5.6
9	🇨🇳 GLM-4.5	¥0.344	×5.6
10	🇺🇸 Gemini 2.5 Pro	¥0.817	×13.4
11	🇨🇳 Kimi K2	¥0.978	×16.0
12	🇺🇸 GPT-5	¥0.817	×13.4
13	🇺🇸 GPT-4.1	¥1.22	×20.0
14	🇺🇸 Claude Haiku 4.5	¥0.621	×10.2
15	🇺🇸 o4-mini	¥0.672	×11.0
16	🇺🇸 o3-mini	¥0.672	×11.0
17	🇨🇳 Qwen2.5 Max	¥0.845	×13.8
18	🇺🇸 Claude Sonnet 4.6	¥1.86	×30.5
19	🇺🇸 Claude Sonnet 4.5	¥1.86	×30.5
20	🇺🇸 Grok-4	¥1.86	×30.5
21	🇺🇸 Grok-3	¥1.86	×30.5
22	🇨🇳 Moonshot v1 128k	¥4.89	×80.1
23	🇨🇳 GLM-4-Plus	¥4.08	×66.7
24	🇺🇸 Claude Opus 4.7	¥9.32	×152.6
25	🇺🇸 Claude Opus 4.6	¥9.32	×152.6
26	🇺🇸 Claude Opus 4.5	¥9.32	×152.6

想看你的真实 prompt 在各模型的成本？粘进 Token 估算器。

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