同负载横向比价
107 个模型、15 家厂商放进同一份用量里排成本。Chat & completion 一栏按你的工作负载排序出 31 个模型，从 $0.11/月 的 Amazon Nova Micro 到 $3.38/月 的 Muse Spark 1.3 一眼可见。
官方说明 ↗
OpenAI & other LLM API Pricing Calculator
AI TOOL PROFILE工具资料把 107 个模型放到同一份用量上比价，直接算出每月花多少
官网地址 https://docsbot.ai/tools/gpt-openai-api-pricing-calculator
价格免费开发者工具
平台Web
归类大模型与开发平台
收录2026-10-07
复核2026-10-07
编辑评分
4.2 / 5
★★★★☆
OpenAI & other LLM API Pricing Calculator编辑总结
这是 DocsBot 推出的免费开发者计算器，把 15 家厂商的 107 个模型放在同一份工作负载上做成本对比，并给出 Intelligence Score。它预设了客服、文档摘要、编码代理三种典型用量模板，也支持输入 token、输出 token、缓存比例和月请求数自定义。结果和候选清单会存进 URL，方便直接分享给同事。缺点是它只算 token 账单，不含网络、存储、向量库等其他 AI 项目开销；Intelligence Score 对不少模型显示 not listed，能力维度并不完整。
OpenAI & other LLM API Pricing Calculator是什么？
这是一个面向开发者与 AI 项目负责人的成本估算工具，由 DocsBot 提供。核心用途是回答「同一个任务换成别的模型，每月能省多少钱」，而不是逐个去翻厂商的定价页。
当前版本收录 107 个模型、覆盖 15 家厂商，价格核验日期为 Oct 7, 2026。工具预设了三种用量模板：客服场景 2.5K 输入 · 500 输出 · 40% 缓存，文档摘要 12K 输入 · 800 输出 · 无缓存，编码代理 25K 输入 · 2.5K 输出 · 80% 缓存。也可以手动切换 Tokens / Words / Characters 计量单位，自定义输入输出 token、月请求数和缓存命中比例。
按模态分成 Chat & completion、Audio、Embeddings 三类对比入口。Chat & completion 一栏按当前工作负载排序出 31 个模型，表格里同时给出输入单价、输出单价、缓存单价、单次请求成本和月度总额；筛选维度包括模型名称、厂商、最低输入费率和最低输出费率。
不同角色用法不同：个人开发者可以拿它快速排除掉明显超预算的模型；团队负责人可以把带着用量参数的 URL 直接发给财务或客户做报价依据；做模型选型的人可以结合 Intelligence Score 与月成本，在「够用」和「便宜」之间取平衡。
OpenAI & other LLM API Pricing Calculator核心功能
三种预设用量
客服 2.5K 输入 · 500 输出 · 40% 缓存，文档摘要 12K 输入 · 800 输出 · 无缓存，编码代理 25K 输入 · 2.5K 输出 · 80% 缓存。点一下就能套用，不用从零算 token。
缓存成本单独计
可以填写「有多少比例的输入 token 命中厂商缓存」。命中部分按缓存单价算，例如 GPT-6 Luna 的缓存价 $0.01 / 1M 对比常规输入 $0.10 / 1M，差 10 倍，缓存比例直接决定月账单。
按模态分栏对比
分为 Chat & completion、Audio、Embeddings 三条对比入口。Chat & completion 覆盖文本、推理与多模态模型，Audio 面向实时与音频生成，Embeddings 用于检索和搜索的向量化输入。
计量单位可切换
用量可以用 Tokens、Words 或 Characters 三种单位填写。习惯按字数估工作量的团队不必先换算成 token，直接填文档实际字数即可得到月成本。
URL 带走配置
工作负载与候选模型清单会存进网址里。把链接发给同事或客户，对方打开看到的是同一套参数和同一份排序结果，不需要口头复述用量假设。
Intelligence Score
给部分模型标注能力分，用于在成本之外做取舍。例如 Muse Spark 1.3 为 48.0，Kimi K2.7 Code 为 41.9，Mistral Small 4 为 19.6；但 Amazon Nova 系列、Claude Haiku 5.5 等多款显示 not listed。
单请求成本显示
除月度总额外，表格同时列出每次请求的估算成本，方便按调用量做细粒度预算。默认口径为 1K 输入 token · 500 输出 token · 1K 请求/月 · 0% 缓存。
OpenAI & other LLM API Pricing Calculator值不值得用？
当你需要快速判断「换成便宜模型能省多少」时，这个工具很值得用：默认口径下 Amazon Nova Micro 月成本 $0.11，DeepSeek-V4.1 Flash $0.90，而 Muse Spark 1.3 要 $3.38，同负载下的倍数差一目了然，缓存比例和月请求数都能自己调。当你需要完整的能力评估来做最终选型时，它只能当参考：Intelligence Score 在多款模型上显示 not listed，音频与 Embeddings 两条分栏也不提供能力分。它是一个比价器，不是模型评测站，最终决策仍然要结合你手上的评测集。
建议选它的情况
- 团队已有明确的输入输出 token 量，想知道换模型后月账单怎么变
- 需要在多个厂商（OpenAI、Anthropic、Google、DeepSeek、通义等）之间做初筛
- 要把成本假设发给财务或客户，希望对方打开链接看到同一套参数
不建议选它的情况
- 需要判断模型在具体业务上的准确率，Intelligence Score 在不少模型上是 not listed
- 需求集中在语音实时或向量检索，这两条分栏缺少能力分，只能看到价格
OpenAI & other LLM API Pricing Calculator使用建议
入门先把路子走对
- 先套预设再改参数在 Your workload 区域先点 Customer support、Summarize document 或 Coding agent turn 任一模板，把 token 结构带进来，再按自己的真实请求量改动，比从头填四个数字快得多。
- 缓存比例别填 0带会话历史的第二轮、第三轮调用通常能命中厂商缓存。默认口径是 0% 缓存，如果你的场景有 RAG 或多轮对话，把缓存比例调上去，成本会明显低于初始显示值。
- 用链接记录假设调好参数后直接把地址栏 URL 存下来。参数和候选清单都在链接里，下次打开不用重填，也方便对比两套不同用量方案下的排序差异。
进阶省时间也省钱
- 按最低费率排序筛选表格支持按最低输入费率和最低输出费率排序。输入重、输出轻的场景（如长文档摘要）优先看输入费率；输出重的场景（如生成长文案）优先看输出费率，别只看总价。
- 注意缓存单价的倍差各模型缓存折扣力度不同。GPT-6 Luna 缓存 $0.01 / 1M 对常规 $0.10 / 1M，差 10 倍；DeepSeek-V4.1 Flash 缓存 $0.006 / 1M 对 $0.30 / 1M 差 50 倍。高缓存命中场景下，缓存单价往往比输入单价更影响月成本。
- 先看成本再看能力分把月成本排序列出来，再对入围的几个模型核对 Intelligence Score。Intelligence Score 为 not listed 的模型不代表能力差，只是没有分数，需要另行评估，不要因为缺分就直接排除。
OpenAI & other LLM API Pricing Calculator适合谁用？
做模型选型的开发者
推荐手上有一份明确的工作负载（输入输出 token、月请求量），需要横向对比十几个模型的月账单。工具直接给单次请求成本和月度总额，省去逐个翻厂商定价页。
AI 项目负责人
推荐要把成本假设整理给财务或客户过目。参数和候选清单存在 URL 里，分享链接比截图或写文档更不容易出现口径不一致。
做预算的初创团队
推荐在低成本档里筛模型。默认口径下 Amazon Nova Micro 月成本 $0.11、DeepSeek-V4.1 Flash $0.90，适合用来确认预算下限，再往上挑选能力更强的档位。
要评估模型准确率的人
有条件Muse Spark 1.3 有 48.0、Kimi K2.7 Code 有 41.9，但 Claude Haiku 5.5、Amazon Nova 系列等多款标注 not listed，能力维度不足以支撑终选，更适合把比价结果当作初筛名单。
需要算完整 AI 成本的团队
有条件工具只覆盖接口 token 账单。网络、向量存储、日志和重试带来的额外调用都不在其中，若这些开销占大头，单看这里的结果会低估真实支出。
OpenAI & other LLM API Pricing Calculator优点和缺点
优点
- 一次对比 107 个模型、15 家厂商，按同一份工作负载排序，无需逐个翻定价页
- 覆盖 OpenAI、Anthropic、Google、xAI、Alibaba、DeepSeek、Moonshot AI、Zhipu AI 等主要厂商
- 预设客服、文档摘要、编码代理三种用量模板，省去从零估算 token 结构
- 缓存命中可按百分比计入，高缓存场景下成本更贴近真实账单
- 用量可用 Tokens、Words、Characters 三种单位填写，不强求先换算
- 工作负载与候选清单存进 URL，分享后对方看到同一套参数
缺点
- 只计算 token 单价与请求量，不含网络、存储、向量库等其他项目开销
- Intelligence Score 在 Claude Haiku 5.5、Amazon Nova 系列等多款模型上显示 not listed
- 音频与 Embeddings 两条分栏只给价格，不提供能力分
- 未说明是否支持导出 CSV 或接入自有账单数据
OpenAI & other LLM API Pricing Calculator版本与计费对比
| 方案 | 价格 | 包含内容 | 说明 |
|---|---|---|---|
| Free developer tool | 免费 | 未公开额度上限 | 页面标注为免费开发者工具，未列出付费档位。 |
以上为公开费率整理，厂商保留调价权利，实际以官方页面为准。
OpenAI & other LLM API Pricing Calculator关键指标
| 指标 | 数值 | 数据来源 |
|---|---|---|
| 收录模型数 | 107 | LLM API Pricing Calculator 首页 |
| 覆盖厂商数 | 15 | LLM API Pricing Calculator 首页 |
| Intelligence Score | 52 | LLM API Pricing Calculator 首页 |
| 价格核验日期 | Oct 7, 2026 | LLM API Pricing Calculator 首页 |
| Chat & completion 排序模型数 | 31 | Compare chat & completion 分区 |
| 默认比价口径 | 1K input tokens · 500 output tokens · 1K requests/month · 0% cache | Pricing table 标题 |
| 客服场景预设 | 2.5K in · 500 out · 40% cache | Your workload 区域 |
| 文档摘要场景预设 | 12K in · 800 out · no cache | Your workload 区域 |
| 编码代理场景预设 | 25K in · 2.5K out · 80% cache | Your workload 区域 |
| Amazon Nova Micro 月成本 | $0.11 | Pricing table |
| GPT-6 Luna 月成本 | $0.35 | Pricing table |
| Muse Spark 1.3 月成本 | $3.38 | Pricing table |
OpenAI & other LLM API Pricing Calculator常见问题
这个计算器收费吗？＋
工具标注为 Free developer tool，无需付费即可使用，也没有提到需要注册或绑定信用卡。它本身属于 DocsBot 站点下的免费工具页，DocsBot 的 AI 客服机器人产品另行销售，但本计算器的比价功能不设门槛，打开页面就能直接填用量、看结果。
它能算哪些模型的成本？＋
当前收录 107 个模型、覆盖 15 家厂商，包括 OpenAI、Anthropic、Google、xAI、Alibaba、Amazon、Cohere、DeepSeek、Meta、MiniMax、Mistral AI、Moonshot AI 和 Zhipu AI。按模态分为 Chat & completion、Audio、Embeddings 三条对比入口，其中 Chat & completion 会按你的工作负载排出一份 31 个模型的榜单。
价格数据是什么时候核实过的？＋
页面标注 Pricing verified Oct 7, 2026，即所列单价以该日期核实的费率为准。厂商调价频繁，用它做长期预算时建议核对一下核验日期距今多远，必要时再对照厂商最新公开费率。
缓存是怎么影响成本的？＋
可以填写输入 token 中被厂商缓存命中的百分比，命中部分按缓存单价计费。折扣幅度各模型不同：GPT-6 Luna 缓存 $0.01 / 1M 对常规输入 $0.10 / 1M，DeepSeek-V4.1 Flash 缓存 $0.006 / 1M 对 $0.30 / 1M。带会话历史的客服场景默认按 40% 缓存估算。
Intelligence Score 能当模型能力强弱看吗？＋
可以当参考，但不完整。Muse Spark 1.3 为 48.0、Kimi K2.7 Code 为 41.9、Mistral Large 4 为 38.0、Mistral Small 4 为 19.6，同时 Claude Haiku 5.5、Amazon Nova Micro/Lite/Pro、GLM-5.3-Flash 等多款显示 not listed。缺分不等于能力差，只是没有给出分数，终选还是得靠自己的评测集。
怎么把比价结果发给同事？＋
工作负载和候选模型清单会存进页面的 URL 里，直接复制地址栏链接即可。对方打开后看到的是同一套参数、同一份排序结果，不用再口头交代输入输出 token 和月请求量是怎么假设的。
月成本是怎么算出来的？＋
按你填写的输入 token、输出 token、月请求数和缓存比例逐项折算。默认口径为 1K 输入 token、500 输出 token、1K 请求/月、0% 缓存，此时 Amazon Nova Micro 月成本 $0.11，GPT-6 Luna 与 Claude Haiku 5.5 均为 $0.35，Muse Spark 1.3 为 $3.38。改任意一项，排序都会跟着变。
OpenAI & other LLM API Pricing Calculator竞品对比
| 工具 | 编辑评分 | 价格 | 核心功能 | 平台 |
|---|---|---|---|---|
| OpenAI & other LLM API Pricing Calculator本工具 | 4.2 | 免费开发者工具 | 同负载横向比价；三种预设用量；缓存成本单独计；按模态分栏对比 | Web |
| DocsBot AI 客服机器人本工具 | — | 未标价 | 同站产品，面向客户支持与售前场景。把知识库变成 AI 代理，官网标注已被 3,000 家以上企业使用；计算器用于估接口成本，机器人用于实际回答客户问题。 | Web |
如果目的是估接口开销、比较不同模型在同一负载上的月账单，用这个计算器；如果目的是把知识库变成能直接回答客户问题的机器人，那是 DocsBot 另一条产品线的事，官网给出的规模是 3,000 家以上企业使用，两者解决的问题不重叠。计算器覆盖 OpenAI、Anthropic、Google、DeepSeek 等厂商的比价，机器人则绑定 DocsBot 自身的内容接入与对话能力。
