国内模型token价格排行

选型的时候打开一堆厂商定价页，输入输出价、缓存价、阶梯价、赠送额度混在一起，越看越不敢下结论。这篇不给一张会过期的排名表，而是给你一套自己排的方法：先统一口径，再分档看价位，最后用自己的用量折算成真实花费。价格数字本身随活动变动，去站内对应页面看当时的数就行。

选型的时候打开一堆厂商定价页，输入价、输出价、缓存价、阶梯价、赠送额度混在一起，越看越不敢下结论。更麻烦的是，你在群里问到的那张截图，可能已经是别人几个月前存下来的，直接照着选很容易踩坑。所以这篇不给你一张会过期的排名表，而是给你一套自己排的方法。

思路就三步：先把各家的计价口径对齐，再按档位把国内主流模型分组看待，最后拿你自己真实的 token 用量折算成月度花费。价格数字本身随活动和档位调整，具体多少去站内对应页面看当时的数就行，这里只讲怎么比、怎么排、怎么跟住变化。

为什么没人能给你一张固定的排行表

不是没人愿意做，是做了也留不住。国内厂商调价频繁，同一个模型可能同时挂着标准价、活动价、新用户价、阶梯价好几套口径，写死的名次过一阵就对不上。你拿着一份旧排行去谈判或者做预算，反而容易被动。

• 同一家的不同档位模型定位本来就不一样，拿别人最贵那档跟自己最便宜那档比，比出来的结论没有意义；
• 官方牌价和中转渠道折算后的实际单价经常有差距，只比官方数字会漏掉真实成本；
• 真正要排的不是厂商榜单，而是你手里那几个任务分别该落到哪一档，这才是能直接用的结论。

比价前先对齐三件事，不然全是白比

很多人比价失败，不是数据错，是口径没对齐。A 家的价按输入输出分开算，B 家给了个打包概念，C 家还有缓存命中折扣，你直接拿三个数字比大小，等于拿三种单位的尺子量同一张桌子。先花十分钟把下面三项对齐，后面才不会返工。

计价单位

确认是每百万 token 还是每千 token，输入和输出是否分开计价、分别多少

请求特征

算清自己平均输入长度和输出长度，长输入和长输出对总价的影响方向完全不同

附加口径

缓存命中有没有单独价、批处理有没有折扣、有没有最低消费和并发限速

这三项对不齐，后面算出来的月度花费就是不准的。各家定价页的措辞不一致的时候，先去站内的 /price-watch 对一遍当期变动记录，再回各自定价页确认细节，比自己硬猜靠谱。

把国内模型按价格档位分组看待

与其记一堆具体数字，不如先记住「档位」这个概念。国内主流模型大致可以分成入门、主力、旗舰三层，同一层里不同厂商价格有高有低，但定位和适用任务是比较接近的。分组的目的是决定哪些活可以下放，而不是给厂商贴好坏标签。

• 入门档：单价低、并发给得足，适合分类、抽取、格式转换这类判定型任务；
• 主力档：价格和效果折中，覆盖大多数对话、写作、代码补全场景，是默认选项；
• 旗舰档：单价最高，只用在复杂推理、长链路 Agent、代码重构这类高价值任务上；
• 分层之后要做的是把每个业务任务归到某一层，而不是整个产品绑死一家。

补充一句：档位不是固定的，新模型出来会重新洗牌。所以每次做完分组，把分组依据记在自己文档里，过一阵重跑一遍，比背一张价格表有用。当期各档位的实际价位，去 /official-api 和 /providers 核对当时的数字。

把单价换算成你自己的月度花费

单价本身不是决策依据，你的用量折算出来的花费才是。同样一家，有人一个月花得少，有人翻好几倍，差别就在调用量和输入输出比例上。所以第三步的关键动作是先拿到真实用量，再横向代进去算。

1. 取一周用量日志统计输入 token 总量、输出 token 总量和请求次数，别用估算值
2. 代进成本计算用 /tools/model-cost-calculator 把候选几家单价代进去，得到同一份用量的横向数字
3. 留出冗余实际值通常比理论值高，重试、超长上下文、工具调用都会推高用量，留出缓冲
4. 写成组合结论结论不要是「选一个万能模型」，而是「任务A走某档、任务B走另一档」

什么情况下这套比价不适用

任何方法都有边界，这套也不例外。下面几种情况里，价格不该放在第一位，硬套这套流程反而浪费时间和精力。

• 数据合规要求必须走私有化部署或指定云厂商时，价格不是第一优先级，能不能合规才是；
• 对延迟极敏感的场景，便宜的档位可能因为排队和限速拖慢整体，省的钱抵不上体验损失；
• 用量很小的时候，折腾比价的收益还不如先把业务跑通，等量上来了再回头算。

还有一类容易被忽略：任务对效果要求很高，便宜档位反复返工重试，实际消耗可能比一次用贵档更高。判断标准不是单价，是「跑完这件事要花多少总成本」。拿不准的时候去 /rankings 看看同期横向对比，再结合自己任务实测。

一次比价的排查顺序清单

把前面的内容收成一份可以照着走的顺序，每次选型或者复查的时候从第一步往下走，做完打勾。顺序本身比单点结论更重要，因为它能保证口径一致。

这份清单的最大价值是防止你中途跑偏，比如第三步核对档位的时候顺手翻到了别家的介绍，一上午就没了。每步产出一个明确结果再往下走，整件事基本能在半天内出结论。

排完之后怎么跟住变化

选型不是一次性动作，排完就锁死迟早会出问题。聪明的做法是把关注项登记起来，改动发生时先判断影响大不大，再决定要不要切，而不是一有风吹草动就迁移。

1. 登记关注模型把在用的模型加进价格追踪页，改动时能第一时间收到提醒
2. 先看差额幅度小幅波动不值得动，先判断这次改动会影响多少月度成本
3. 同批提示词对照切换前用同一批提示词跑一次对照，别只看单价降了
4. 折算渠道实际价如果走中转渠道，还要看渠道倍率折算后的实际单价，不能只比官方牌价

中转渠道的倍率是个容易被漏掉的变量，它的折算方式各家不一样，直接决定你实际付多少。具体规则和当期倍率去 /sites 看各家说明，再结合自己的调用量算。切换前也建议用 /tools/speed-test 压一遍，确认延迟和稳定性没退步。

比价比的不是谁便宜，是你的每一类任务落在哪一档上最划算。