千问api平台模型价格对比，一次说清做法

要给项目选千问的模型时，最容易卡住的一步不是调不通接口，而是各家模型计费口径不完全一样：有的区分输入输出，有的带缓存档位，有的按量还分档。拿着几个单价横着比，比出来的结论往往不成立。这篇给一套对齐口径的做法：先确认该看哪页数字，再把单价换成同一单位，最后按自己的任务形态落地选型。

给项目挑千问的模型，真正卡人的往往不是接口调不通，而是几个模型的计费口径根本不在一条线上。有的输入输出分开算，有的带缓存命中档位，有的按量还分阶梯。拿几个单价横着比，比出来的结论基本不成立。

这篇给一套能照着走的做法：先确认该看哪一页的当期数字，再把报价换成同一把尺子，最后按自己的任务形态落地选型。全程不需要你背任何数字，需要数字的时候就去站内对应页面核对。

先看清千问各模型的计费口径差在哪

第一步不是比价，是把口径对齐。同样一个「单价」，背后可能只算输入、只算输出、或者输入输出各一套；也有的模型在你命中缓存时才走到另一个档位。口径没对齐就开始比，后面全白做。

• 输入与输出通常分开计价，长文档塞进去和短问答来回聊，账单结构完全不是一回事，只看一个综合单价会失真
• 缓存命中、批量调用这类档位适不适用，取决于你的请求是否重复、能不能接受延迟返回，不重复就别按缓存档算
• 价格页上的数字会调整，当期数值统一去 /official-api/providers/alibaba 核对，别抄别人表格里的二手数
• 顺手确认一下模型的上下文长度和限流规则，这两项不直接进单价，但会决定你要不要拆请求、拆了成本怎么变

把不同模型的报价换成同一把尺子

口径对齐之后，第二步是统一单位。各家报价的计量方式未必一样，直接对比容易差出一截。统一到「每百万 token」是通用做法，输入输出各算一行，不要揉成一个数。

1. 选一份真实样本从业务里捞一段有代表性的输入，长度接近日常中位值，不要用随手写的测试句
2. 按模型估算 token分别用候选模型的方式估算这份样本的 token 数，记在表里，顺便记下预计输出长度
3. 换算单次成本到 /tools/token-price-calculator 把单价和 token 数代进去，得到一次请求的大致成本，再乘日均调用量
4. 留出波动余量按高峰日而不是均值再算一遍，两个数都记下来，后面决策看后者

按任务形态对号入座，而不是按单价排序

单价排序几乎一定会选错模型。正确的顺序是先看你的任务长什么样，再看哪个计费结构跟它匹配。下面这张对照表按任务形态分，不按价格高低分。

复杂推理这一类值得单独说一句：单价高的模型如果一次就能出对，而便宜的要来回重试好几轮，把重试的 token 加回去，总账未必更贵。所以对比的时候要按「完成任务的总成本」算，不是按「单次调用成本」算。

• 先按任务形态筛出两到三个候选，不要一开始就把所有模型拉进表
• 把失败重试率当作成本项之一，用真实样本估一个大概区间
• 缓存能不能用，看你的请求重复率和业务是否允许延迟，两个都满足才算数
• 小模型能覆盖的场景就交给小模型，把大模型留给真正需要的请求

下单前用真实用量跑一遍再定

表格算完只是纸面结论，最后一步是用真实流量验证。拿一段真实业务样本分别打两三个候选模型，同时记录 token 消耗和返回质量，两样一起看。玩具 prompt 测不出真实账单，也测不出真实质量。

1. 小流量对打同一批真实请求分别发到候选模型，记录每次的输入输出 token 数和人工判定质量
2. 对照用量经验去 /usage 看真实用量榜的经验值，判断自己的调用强度落在什么区间，别拿极端个例当基准
3. 写进预算表把单次成本、日调用量、失败重试率三列填好，算月度区间而不是单点值
4. 先跑一周再放量小规模跑满一周，对着实际账单修正预估，偏差大就回头查 token 估算环节

还有一点容易被忽略：不同模型对同一段文字的 token 切分不一样，你按 A 模型估出来的量，套到 B 模型上天然有偏差。所以最终决策一定要用实际调用返回的用量数据来校，别只信纸面换算。